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TOOL · CL_183317 · Aug 5 · 04:00

联邦生成模型在电子健康记录方面展现出潜力

研究人员开发了用于分词电子健康记录的联邦生成事件模型（GEMs），解决了不同医疗系统之间的数据孤岛和性能下降问题。在对三个独立医疗系统的评估中，这些联邦GEMs在临床预测任务上表现强劲，接近集中训练的有效性。研究发现，联邦学习在技术上是可行的，并且能保留大部分集中训练的性能，尤其是在本地训练数据有限的情况下，能带来显著的好处。