移动边缘计算环境下基于联邦机器学习的医联体慢病管理

• 作者: 姚俊明 邢丹 邵婷婷
• 来源期刊: 医学信息学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 移动边缘计算 联邦机器学习 医疗联合体
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 医学信息研究
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: R-056
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6036.2020.11.004

摘要

介绍健康医疗数据应用发展情况及相关研究现状,提出采用联邦机器学习方式建立具有安全和隐私保护的慢病管理模型,从目的、系统架构、框架及功能、训练过程等方面阐述模型框架设计,指出其有助于大幅降低用户数据泄露风险.