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个性化临床决策支持系统的关注：联邦学习方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
构建智慧城市的目标之一是建立更智能的医疗基础设施。为解决临床数据异构性和安全性问题，提出了基于深度学习的临床决策支持系统，采用联邦学习和序列到序列模型，协助医护人员进行个性化医学诊断。
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关键要点
- 智慧城市的目标之一是建立更智能的医疗基础设施。
- 提出了基于深度学习的临床决策支持系统，以解决临床数据的异构性和安全性问题。
- 系统采用联邦学习范式进行训练和管理，以保护患者隐私。
- 实现大规模的临床数据挖掘。
- 采用序列到序列模型架构，融合注意力机制，提供个性化的临床决策支持。
- 系统具有可进化的特性，能够提供准确的医学诊断解决方案。
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