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搜索结果 - 4
将 ChatGPT 集成到安全医院网络:以改进放射学报告分析为案例研究
通过对比学习的独特句级知识蒸馏方法,本研究首次在医院内将类似 ChatGPT 的基于云的 AI 模型转化为安全模型,用于分析放射学报告并优先考虑患者数据隐私。我们实现了超过 95% 的异常检测准确率,并可以准确标记预测的不确定性,提高了医生
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5 months ago
医疗中的多模态联邦学习:一项综述
多模态机器学习和联邦学习在医疗领域具有重要意义,并提出了多模态联邦学习在医疗领域的最新方法。此外,研究还揭示了领域中现有挑战的局限性,并提出了未来发展的方向,以满足医疗应用中尖端人工智能技术和患者数据隐私的迫切需求。
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9 months ago
隐私蒸馏:降低多模态扩散模型的再识别风险
引入隐私蒸馏框架让文本到图像生成模型传授另一个模型而不暴露可识别数据,可以有效地减少再识别风险,同时维持下游性能。
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a year ago
使用来自不同语言的语音进行帕金森病检测的 AI 模型的安全开发的联邦学习
本文应用联邦学习技术,利用不同机构提供的语音信号数据构建模型,实现帕金森氏症的检测,达到了远程合作且高准确度的目的,而不需要共享病人数据,增强了患者的结果。
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a year ago
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