【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据科学与分析的医疗数据分析领域，尤其涉及基于密文替换和高斯噪声的患者再入院率预测方法及装置。
技术介绍
1、随着医疗领域的不断发展，再入院率逐渐成为衡量医疗机构效率和服务质量的关键指标。准确预测患者是否需要再入院，有助于优化医疗资源配置，为患者提供更有针对性的治疗方案。准确的再入院率预测不仅可以增强患者的治疗体验，还可以为医疗政策制定者提供有力的数据支持。根据相关定义，再入院率是指患者在出院后30、60或90天内因相似或相关疾病而返院的比率。导致再入院的主要因素包括药物治疗方式、患者变异性、疾病类型、疾病分期、医疗经济学、合并症等。具体来说，患者提前出院、医生遵循不恰当的药物治疗指导、患者缺乏医疗保险和经济条件、患者具有不同特质和不同疾病类型均对再入院率有显著影响。
2、在预测再入院率方面，目前广泛使用的技术包括逻辑回归、生存分析和基于遵循规则的领导者(follow the regularized leader，ftrl)和支持向量机(support vectormachine，svm)的机器学习方法。但这些...
【技术保护点】
1.一种基于密文替换和高斯噪声的患者再入院率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从目标医院的电子病例和医院信息系统中收集医疗数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对医疗数据进行编码，保留医疗数据的句法结构，同时掩盖医疗数据的语义内容。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，构建一映射规则，该映射规则为：映射前数据中的每个属性被预设序列中具有固定位置的另一个属性替换，生成映射后数据；根据该映射规则对医疗数据进行编码，生成编码后的数据。
5.如权利要求1所述的方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于密文替换和高斯噪声的患者再入院率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从目标医院的电子病例和医院信息系统中收集医疗数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对医疗数据进行编码，保留医疗数据的句法结构，同时掩盖医疗数据的语义内容。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，构建一映射规则，该映射规则为：映射前数据中的每个属性被预设序列中具有固定位置的另一个属性替换，生成映射后数据；根据该映射规则对医疗数据进行编码，生成编码后的数据。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用高斯机制或拉普拉斯机制，对编码后的数据添加噪声。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所...
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