基于聯(lián)邦學習的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享與隱私保護

摘要： 針對醫(yī)療數(shù)據(jù)共享中的“數(shù)據(jù)孤島”問題，提出一個基于聯(lián)邦學習的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享與隱私保護方案。利用差分隱私技術對各個醫(yī)療機構的本地模型參數(shù)添加噪聲，解決參數(shù)泄露的問題；全局模型通過編寫的智能合約聚合并上傳區(qū)塊鏈，避免過度依賴中心聚合服務器；針對提出的隱私保護方案對差分隱私噪聲的添加位置進行實驗和討論。實驗結果表明，該方案可以在去中心化的同時保護數(shù)據(jù)的隱私，達到了較高的準確度，找到了合... （共7頁）