23、医疗数据区块链数字化与深度学习在健康信息学中的应用

医疗数据区块链数字化与深度学习在健康信息学中的应用

在当今医疗领域，数字化转型已成为提升医疗服务质量和效率的关键。区块链和机器学习（ML）技术的融合，以及深度学习在健康信息学中的应用，为医疗数据的管理和利用带来了新的机遇和挑战。

区块链与机器学习在医疗中的应用

• 相关技术提案 ：Patil等人提出了在许可式区块链 - Hyperledger Fabric上实现的带差分隐私机器学习（DML）的随机梯度下降算法。许多区块链方法忽略了服务器的作用，这会影响区块链系统的性能。而Li等人提出了一个去中心化隐私保护模型，该模型考虑了客户端和服务器的角色，以提高预测的准确性。
• 研究成果
  • 成果1：机器学习与区块链结合的算法和局限性总结
    | 类别 | 详情 |
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    | 常用机器学习算法 | 动态恶意软件检测中，传统机器学习、集成学习和深度学习的占比情况，以及它们在平均准确率方面的表现。 |
    | 局限性 | 存在风险权限、有限恶意软件、易受对抗攻击、易受冒充攻击等问题，还涉及系统调用、API调用、原生大小等方面的限制。 |
  • 成果2：区块链和机器学习在医疗应用中的挑战
    包括能力、技能、数据访问、数据共享、组织保护、价值、技术、数据检索、伦理和逻辑、数据量、数据可变性、数据限制、重新识别、隐私法规、知情同意等挑战。
  • 成果3：不同的隐私保护技术