基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护

摘要： 针对医疗数据共享中的“数据孤岛”问题，提出一个基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护方案。利用差分隐私技术对各个医疗机构的本地模型参数添加噪声，解决参数泄露的问题；全局模型通过编写的智能合约聚合并上传区块链，避免过度依赖中心聚合服务器；针对提出的隐私保护方案对差分隐私噪声的添加位置进行实验和讨论。实验结果表明，该方案可以在去中心化的同时保护数据的隐私，达到了较高的准确度，找到了合... （共7页）