health data | BriefGPT - AI 论文速递

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针对时间序列模型的成员推断攻击
分析可能包含个人信息的时间序列数据（尤其是在医疗领域中），存在严重的隐私风险。我们在现有的 Membership Inference Attacks（MIA）技术基础上，探索了适用于时间序列模型的新特性，着重于数据的季节性和趋势成分。我们在
PDF3 days ago
利用可穿戴设备和电子病历数据进行无偏见的疼痛评估：基于多属性公平损失 CNN 方法
提出了一种基于 MAFL 的 CNN 模型用于公平预测病人的疼痛状况，该模型利用医疗健康数据和人工智能技术，旨在解决 AI 模型对于特定人群的偏见和歧视问题，并与现有的缓解措施进行比较，表现出良好的性能。
PDFa year ago
ICLRManyDG：面向医疗应用的多领域泛化
通过相互重构和正交投影步骤，提出了新的域泛化方法 ManyDG 来解决医疗保健任务中患者特征数据对模型训练的影响问题，实验表明该方法可以显著提高多个真实世界医疗保健任务的泛化性能。
PDFa year ago
应用神经网络机器学习算法提高医疗数据性能评价指标
这篇论文利用机器学习分析健康数据传输的准确度和效率来克服传输数据量和设备电池寿命的折中问题，结果表明 Levenbery-Marquardt 算法是最佳表现者之一，其精度为 79.17％，效率为 3.33，证明了机器学习可以在高效率的基础上
PDF2 years ago
具备差分隐私的联邦学习用于敏感健康数据
本文介绍了一种联邦学习框架，可以从不同站点本地持有的分布式健康数据中学习全局模型，提供了两个级别的隐私保护，第一级别的隐私保护不在模型训练过程中移动或共享原始数据，第二级别的隐私保护使用差分隐私机制防止对模型的潜在隐私攻击，并在两个医疗应用
PDF5 years ago
IJCAIEx-Twit: 可解释的 Twitter 健康数据挖掘
本文介绍一种名为 Ex-Twit 的方法，利用主题建模和局部可解释的模型不可知解释（LIME）结合，预测 Twitter 上的话题并解释模型预测，在注意解释的同时，可以对健康相关的 Twitter 数据进行分析和预测。
PDF5 years ago
利用搜索查询了解非洲的健康信息需求
使用搜索数据研究发展中国家健康信息需求，结果表明这种方法可以帮助制定和完善医疗政策和在线、离线教育计划，同时对于调查难以发现的相关问题，比如乳汁喂养，社会歧视等更有针对性。
PDF6 years ago