基于差分隐私驱动的心脏病预测增强框架

随着医疗系统数字化进程的快速推进，私人健康数据的生成与共享量显著增加。保障患者信息安全是维持消费者信任、确保遵守数据保护法规的关键。机器学习在医疗领域发挥着关键作用，支持个性化治疗、早期疾病检测、预测分析、图像解读、药物发现、高效运营以及患者监测。它增强了决策能力，加速了研究进程，减少了错误，提高了患者 outcomes。本文我们利用机器学习方法，包括差分隐私和联邦学习，开发出保护隐私的模型，使医疗利益相关者能够在不牺牲个人隐私的前提下提取洞察。差分隐私通过向数据引入噪声来保证统计隐私，而联邦学习则实现了去中心化数据集上的协作模型训练。我们探索将这些技术应用于心脏病数据，展示了它们在保持隐私的同时如何提供宝贵的见解和全面分析。我们的结果表明，使用带差分隐私的联邦学习模型达到了85%的测试准确率，确保了患者数据在整个过程中保持安全和私有。