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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。

项目信息

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项目负责人

李珍珍2021级 人工智能学院 人工智能

项目成员

吴昊畅2020级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机专业

王佳润2021级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类

陈蕾2021级 国际学院 电信工程及管理

李欣怡2021级 人工智能学院 人工智能

指导老师

杨煜清信息与通信工程学院 副教授

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该项目暂无荣誉
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