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隐私保护的基于多中心调查数据的疼痛强度变化预测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为FedSurF++的Federated Survival Forest算法的扩展，用于医疗领域的生存分析。该算法在异构联邦中构建随机生存森林，具有高效、鲁棒和隐私保护的特点。实证调查结果表明，FedSurF++在医疗领域取得了成功，并展示了其在分布式环境中提高生存分析可伸缩性和效果的潜力。
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关键要点
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生存分析是医学领域中建模人群事件时间的基本工具。
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生存数据在实际应用中通常是不完整、被审查、分布式和保密的。
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隐私保护在关键医疗环境中至关重要。
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本研究提出了FedSurF++，一种扩展的Federated Survival Forest算法。
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FedSurF++在异构联邦中构建随机生存森林，具有高效、鲁棒和隐私保护的特点。
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FedSurF++相比现有方法具有可比较的性能，仅需完成一轮通信。
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通过客户端森林采样进行了广泛的实证调查，显著提高了效率、鲁棒性和隐私性。
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在两个真实数据集上，FedSurF++在医疗领域研究中取得成功。
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研究结果强调了FedSurF++在分布式环境中提高生存分析可伸缩性和效果的潜力。
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