【摘 要】
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为提高电子病历数据分析的效率,该文主要针对电子医疗病历(EMR)中的信息进行聚类研究.结合已有的高效增量式近邻传播(AP)聚类算法,实现了对EMR中患者群体的划分.结合快速AP聚类算法,以相似度为标准实现治疗方案的个性化推荐.采用高效的加密算法,实现不同EMR聚类结果之间的共享,从而得到更好的推荐治疗方案,并且保障了数据共享过程中的隐私保护.
【机 构】
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金陵科技学院 网络安全学院,江苏 南京211169;南京工程学院 计算机工程学院,江苏 南京211167
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为提高电子病历数据分析的效率,该文主要针对电子医疗病历(EMR)中的信息进行聚类研究.结合已有的高效增量式近邻传播(AP)聚类算法,实现了对EMR中患者群体的划分.结合快速AP聚类算法,以相似度为标准实现治疗方案的个性化推荐.采用高效的加密算法,实现不同EMR聚类结果之间的共享,从而得到更好的推荐治疗方案,并且保障了数据共享过程中的隐私保护.
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