3、基于敏感度上下文感知的隐私保护疾病预测

基于敏感度上下文感知的隐私保护疾病预测

1. 引言

疾病预测是一种预测分析操作，它利用患者的疾病症状和个人详细信息。现有的大多数预测模型用于疾病的早期检测、预测疾病的复发、控制和疾病的进展。近年来，用于自动化现实世界任务的人工智能朝着机器学习模型的方向发展。机器学习模型可以从真实事实中学习，进行高效的数据处理，并产生更准确的结果。为了提高分类/预测任务的准确性，人们通过从大型数据存储库中自动选择/提取实体特征进行了各种研究。

医疗保健领域的机器学习被视为更好、更重要的患者护理的福音。机器学习方法有助于检查不同疾病的存在，并有效地建议适当的诊断。机器学习算法有效地支持预测疾病的存在，从而有助于为患者提供适当的治疗。医疗保健组织每天都会产生大量数据，这些数据可用于通过患者的疾病历史数据预测疾病的存在以及未来疾病发生的可能性。目前医疗保健领域的医疗设施需要升级和改进，以便在更大程度上支持患者疾病诊断和相关治疗决策。医疗保健领域的机器学习有助于分析和处理庞大而复杂的数据集，进而生成有用的临床报告。这些报告可供医生做出更好的决策并提供必要的医疗服务。同时，患者隐私保护也是整个工作的一个关键方面。

2. 相关工作

隐私被认为是个人或组织决定披露或不披露其哪些细节的权利，并且这受到不同国家不同监管许可的约束。近年来，机器学习已成为一个重要的研究领域。大多数研究人员使用机器学习方法进行疾病预测，但他们没有关注个人隐私。隐私保护数据发布成为一个关键研究领域，在这个领域中，数据经过不同的隐私保护操作后发布给数据分析师，由他们对隐私保护后的数据进行不同的分析操作。

现有的隐私保护数据发布（PPDP）方法有助于保护个人数据隐私，但同时可能存在数据效用不足的问题