换一批摘要目的 为解决传统分诊方法分诊效率不高,分诊不准确及隐私泄露的问题,建立一种智能分诊模型,以提高分诊的效率、准确度和隐私保护能力.方法 研究融合主成分分析法和随机森林算法设计分诊算法,并引入差分隐私和同态加密技术,构建出一种双重加密的医院急诊分诊模型.结果 研究设计的分诊算法在2个数据集测试中,分别在第4、17次迭代后完成收敛,拟合度分别为96.8%、98.4%,计算效率和分诊准确度方面均优于其他算法.研究模型的平均计算时间为0.43 s,分诊准确度在隐私保护总预算取值为0.01～5.00的区间内分诊准确度均高于其他分诊模型.应用急诊分诊模型前后就诊等待时间、分诊准确度、再入院率差异均有统计学意义(P<0.05),表明本研究模型明显提高了医院的分诊能力.结论 在保障患者隐私的情况下,本研究模型可以高效准确地完成分诊,提高医疗资源的利用率.
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关键词
主成分分析法随机森林(RF)分诊模型差分隐私(DP)同态加密(HE)隐私泄露principal component analysis(PCA)methodrandom forest(RF)triage modeldifferential privacy(DP)homomorphic encryption(HE)privacy leakage
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.20241191
发布时间
2025-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省卫生经济学会卫生经济研究课题（JSWSJJ202409）
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