典型文献
"联邦学习"技术在医疗健康数据共享中的应用探索
文献摘要：
我国高度重视健康医疗大数据应用发展,汇集了海量健康医疗大数据,但数据互联互通不够、共享机制不完善等问题仍阻碍着数据大规模共享应用,"联邦学习"技术的发展为我国医疗数据共享提供了新的思路与模式.本文采用文献综述的方法,检索并筛选出关于"联邦学习"在医疗领域应用的文献7篇.基于这些文献阐述了"联邦学习"在医疗数据共享、隐私保护、国际合作等方面的应用探索,并讨论了利用该技术开展研究时面临的问题."联邦学习"技术具有跨数据集、跨时空、隐私保护的特点,我国在开展健康医疗大数据共享研究时可利用该技术促进数据合规流通,鼓励个人与机构主动共享数据,进而打造医疗健康行业的"联邦学习"生态.
文献关键词：
联邦学习;健康医疗大数据;数据共享;隐私保护
中图分类号：
作者姓名：
廖子锐;刘远立;田雪晴;关天嘉
作者机构：
深圳国家感染性疾病临床医学研究中心/深圳市第三人民医院,广东省深圳市,518000;中国医学科学院北京协和医学院卫生健康管理政策学院,北京市,100730;国家卫生健康委卫生发展研究中心,北京市,100044
文献出处：
引用格式：
[1]廖子锐;刘远立;田雪晴;关天嘉-."联邦学习"技术在医疗健康数据共享中的应用探索)[J].中国卫生信息管理杂志,2022(06):899-904
A类：
B类：
联邦学习,医疗健康数据,应用探索,健康医疗大数据,大数据应用,应用发展,汇集,数据互联互通,共享机制,共享应用,医疗数据共享,文献综述,医疗领域,隐私保护,大数据共享,数据合规,共享数据
AB值：
0.232171
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