基于联邦学习的电子病历疾病风险预测系统

人工智能学院

Electronic Medical Record Disease Risk Prediction System Based on Federated Learning

随着医疗技术和信息化的快速发展，电子病历已成为医疗领域中不可或缺的数据资源。电子病历中包含了大量的患者健康信息、医疗记录和诊断结果，对于医疗决策、疾病预测和治疗方案制定具有重要价值。然而，由于医疗机构之间的数据孤岛、数据隐私保护等因素，单个医疗机构往往难以充分利用整个患者群体的数据进行准确的疾病风险预测。本项目旨在构建一个安全可靠的联邦学习框架，将多个医疗机构的数据集成在一起，共同训练一个全局模型，可以更准确地预测患者的疾病风险，并为医生的医疗决策提供有力支持。