基于联邦学习的电子病历疾病风险预测系统

信息与通信工程学院

Electronic Medical Record Disease Risk Prediction System Based on Federated Learning

本项目旨在使用联邦学习方式，使得参与方能够在保护本地数据隐私的情况下共同训练模型，避免敏感数据的集中传输和存储，保护患者的隐私权益；使得系统能顾协调多个参与方的数据，让模型能够在分布式环境中训练和更新，有效解决数据碎片化和分布性的问题；使得系统能够在本地执行模型训练，减少数据传输和计算负担，提高模型训练和疾病风险预测的效率和准确率。