A comprehensive tool for creating and evaluating privacy-preserving biomedical prediction models.

Eicher, Johanna; Bild, Raffael; Spengler, Helmut; Kuhn, Klaus A; Prasser, Fabian

Eicher, Johanna; Bild, Raffael; Spengler, Helmut; Kuhn, Klaus A; Prasser, Fabian.

Afiliação

Eicher J; School of Medicine, Technical University of Munich, Ismaninger Str. 22, Munich, 81675, Germany. johanna.eicher@tum.de.
Bild R; School of Medicine, Technical University of Munich, Ismaninger Str. 22, Munich, 81675, Germany.
Spengler H; School of Medicine, Technical University of Munich, Ismaninger Str. 22, Munich, 81675, Germany.
Kuhn KA; School of Medicine, Technical University of Munich, Ismaninger Str. 22, Munich, 81675, Germany.
Prasser F; Berlin Institute of Health (BIH), Anna-Louisa-Karsch-Straße 2, Berlin, 10178, Germany.

BMC Med Inform Decis Mak ; 20(1): 29, 2020 02 11.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32046701

Assuntos

Confidencialidade; Anonimização de Dados; Sistemas de Apoio a Decisões Clínicas; Modelos Estatísticos; Software; Pesquisa Biomédica; Humanos; Aprendizado de Máquina; Curva ROC; Reprodutibilidade dos Testes

Palavras-chave

Biomedical data; Classification; Data anonymization; Machine learning; Prediction models; Privacy protection

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Modelos Estatísticos / Confidencialidade / Sistemas de Apoio a Decisões Clínicas / Anonimização de Dados Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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