LLM-Based Schema-Aware Split Learning for Privacy-Preserving Mental Distress Prediction Across Heterogeneous Surveys
随着社会与生活方式复杂度上升，全球心理健康困扰的患病率持续增长。教育机构、职场与诊所等组织积累了海量的心理健康问卷调查数据，若能进行跨机构的协作分析，就有望训练出更具泛化能力、可有效识别心理困扰的预测模型。然而这一目标面临两大障碍：一是隐私
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← 返回所有主题Differentially Private EEG Feature Anonymization: A Privacy-Utility Case Study in Clinical Neurophysiology
该论文聚焦临床脑电图（EEG）数据的隐私保护与可用性权衡问题。研究背景是：临床 EEG 记录及其衍生特征对医疗健康研究和基于人工智能的临床决策支持系统开发具有重要价值，但其中可能包含患者特异性的敏感信息，在数据复用、分析以及跨临床与科研环境