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摘要 - 健康管理已成为主要问题，因为新型疾病和复杂的症状被引入迅速发展的现代社会。建立一个更好，更智能的医疗基础设施是智慧城市的最终目标之一。据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。 通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。 此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。 为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。 我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。 因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。 此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。 因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。 索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习
注意个性化临床决策支持系统
主要关键词
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