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:
中图分类号:

R-056

基金项目:

济宁医学院教师科研扶持基金“移动云环境下医疗健康服务研究”(项目编号:JYFC2018 KJ064);济宁医学院医学人文素质专项“基于移动群智感知的医学生人文素质教育评价研究”(项目编号:NO:34)。


Chronic Disease Management of Medical Alliance Based on Federated Machine Learning under the Mobile Edge Computing Environment
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    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。

    Abstract:

    The paper introduces the application and development situation of health care data and related study status, proposes to establish a chronic disease management model with safety and privacy protection by using federated machine learning method, expounds the model framework design from the aspects of objectives, system architecture, framework and functions, training process, etc., points out that it is helpful to greatly reduce the risk of user data leakage.

    参考文献
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引用本文

姚俊明,邢丹,邵婷婷.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[J].医学信息学杂志,2020,41(11):17-21

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  • 收稿日期:2020-04-03
  • 在线发布日期: 2020-12-03

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