33、医疗数据处理与疾病预测的前沿技术

医疗数据处理与疾病预测的前沿技术

1. 跨数据库联合学习算法

联合学习是一种在保护数据隐私的前提下，利用多个数据库的数据进行模型训练的方法。以下是一个跨数据库联合学习的伪代码算法：

def federated_learning():
    # 在数据库中的数据集上训练分类器，得到模型
    train classifier on dataset in database yielding the model
    for:
        # 根据公式(2)计算更新后的权重
        compute the updated weights according to (2)
        # 在数据库中的数据集上更新模型
        update on dataset in database yielding the model
        # 在数据库中的数据集上评估模型
        evaluate on dataset in database
    end

2. 原发性干燥综合征患者数据研究

2.1 初步案例研究

从三个欧洲队列收集了836名被诊断为原发性干燥综合征患者的匿名数据，具体队列信息如下：
- 雅典大学（UoA）
- 雅典哈罗科普翁大学（HUA）
- 乌迪内大学（AOUD）

这些队列数据是在数据保护协议下共享的，符合通用数据保护条例（GDPR）的所有必要伦理和法律要求。不同队列中淋巴瘤患者和非淋巴瘤患者的数量分布如下表所示：
| 队列 | 淋巴瘤患者数量