Privacy Preserving Machine Learning for Electronic Health Records using Federated Learning and Differential Privacy

电子健康记录（EHR）是医疗保健提供者用于存储患者医疗记录的电子数据库，其中可能包括诊断、治疗、费用和其他个人信息。机器学习（ML）算法可用于提取和分析患者数据，以改善患者护理。患者记录包含高度敏感的信息，如社会安全号码（SSNs）和住址，这引入了需要使用联邦学习和差分隐私等隐私保护技术来保护这些ML模型的需求。

如何在保护患者隐私的前提下，使用机器学习算法分析电子病历数据以改善患者护理？

使用联邦学习和差分隐私技术来保护患者隐私，并在保护隐私的前提下，对多个医疗机构的电子病历数据进行联合分析。

论文使用了联邦学习和差分隐私技术来保护患者隐私，同时实现了对多个医疗机构的电子病历数据进行联合分析。实验结果表明，该方法在保护隐私的前提下，能够有效地提高患者护理的质量。

最近的相关研究包括： 1. Li et al. Privacy-preserving machine learning for healthcare data. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2019. 2. Yang et al. Federated machine learning for healthcare informatics. Journal of Healthcare Engineering, 2019.