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基于机器学习的医疗隐私保护-剖析洞察 .pdf

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    呈现快速增长的趋势。据统计，全球每年产生的医疗数据量已经超过

    了数万亿条。

    3.结构复杂：医疗数据包含多种类型的信息，如文本、图像、音

    频和视频等。同时，不同类型的数据之间可能存在复杂的关联关系，

    需要进行合分析和处理。

    4.实时性要求高：医疗数据通常是实时生成的，需要及时传输和

    存储。此外，医生和护士需要能够随时访问这些数据，以便做出正确

    的诊断和治疗决策。

    为了保护医疗数据的安全性和隐私性，研究人员提出了许多基于机器

    学习的方法。其中一种常见的方法是使用随机森林算法对医疗数据进

    行分类和预测。具体来说，随机森林算法可以将大量的医疗数据分

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