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SPJ｜Health Data Science 推动医疗数据隐私保护的新前沿：工程和统计两类算法在结构化数据分析中的基准比较

ScienceAAAS 2025-04-15 14:45

文章摘要

本研究比较了工程与统计领域的联邦学习（FL）算法在医疗数据隐私保护中的应用。背景是随着隐私保护法规日益严格，跨机构合作面临挑战，FL算法提供了一种不共享数据即可协同建模的解决方案。研究目的是系统性比较七种FL算法在逻辑回归和Lasso回归中的表现。结果显示，统计型FL算法能减少模型参数偏差，而工程型FL算法在预测性能上更优，尤其在非独立同分布数据情况下。结论强调了合理应用FL算法的重要性，并展望其作为推进医疗数据科学合作的关键工具。

SPJ｜Health Data Science 推动医疗数据隐私保护的新前沿：工程和统计两类算法在结构化数据分析中的基准比较

查看文献： Federated Learning in Healthcare: A Benchmark Comparison of Engineering and Statistical Approaches for Structured Data Analysis.
查看期刊：Health data science

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