An Efficient and Privacy-Preserving Disease Risk Prediction Scheme for E-Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Big data mining-driven disease risk prediction has become one of the important topics in the field of e-healthcare. However, without the security and privacy assurances, disease risk prediction cannot continue to flourish. To address this challenge, in this paper, an efficient and privacy-preserving disease risk prediction scheme for e-healthcare is proposed, hereafter referred to as EPDP. Compared with the up-to-date works, the proposed EPDP comprehensively achieves two phases of disease risk prediction, i.e., disease model training and disease prediction, while ensuring the privacy preservation. Specifically, a super-increasing sequence is combined with a homomorphic cryptographic algorithm to efficiently extract the symptom set of each disease in the phase of disease model training. Bloom filter technique is introduced to compute the prediction result in the phase of disease risk prediction. Besides, extensive performance evaluations demonstrate that our proposed EPDP attains outstanding efficiency advantage over the state-of-the-art in terms of both computational and communication overheads, and hence our EPDP is more suitable for real-time e-healthcare, especially medical emergency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».