面向医疗系统的隐私保护疾病预测研究

李超; 张艳玲; 张清媛

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为了提高医疗数据的隐私性并有效对疾病进行预测,针对从物联网(IoT)设备收集的患者医疗数据,构建了面向医疗数据的隐私保护疾病预测系统框架,通过加密组合文本建立密钥提高了系统认证阶段的隐私性,加强系统和信息传输的安全性;利用基于对数循环值的椭圆曲线密码体制(LR-ECC)提高了数据传输阶段的安全性,从而授权的医护人员可以在医院安全地下载患者数据;运用基于象群遗传算法的的深度学习神经网络(EHGA-DLNN)分类技术,在疾病预测系统(DPS)阶段,实现了疾病数据的有效分类预测;实验结果表明,LR-ECC方法在加密时间和解密时间效率方面高于其他加密方法,并且能够达到98.87%的安全级别,EHGA-DLNN方法在疾病预测分类准确率达到98.35%。

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来源
《计算机测量与控制》 |2023年第4期|219-224|共7页
作者
李超; 张艳玲; 张清媛;
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作者单位

山东第一医科大学第二附属医院;

山东第一医科大学医学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
医疗系统; 物联网; 数据安全; 隐私保护; 疾病预测;

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