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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种可信的基于数字签名的再入院率预测方法及装置，属于数据处理领域，通过收集患者医疗数据并进行数据预处理；对预处理后的医疗数据进行发送端加密，然后在接收端解密；基于多层感知机MLP构建再入院率预测模型，并使用带再入院标签的医疗数据对该模型进行再入院率预测训练；将上述解密后的医疗数据输入到训练好的再入院率预测模型，输出再入院率预测值。本发明能够避免真实医疗数据的隐私泄露，同时还能够准确预测再入院率。
主权项：1.一种可信的基于数字签名的再入院率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集患者医疗数据并进行数据预处理；对预处理后的医疗数据进行发送端加密，然后在接收端解密；基于多层感知机MLP构建再入院率预测模型，并使用带再入院标签的医疗数据对该模型进行再入院率预测训练；将上述解密后的医疗数据输入到训练好的再入院率预测模型，输出再入院率预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种可信的基于数字签名的再入院率预测方法及装置
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