Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Prediction of coercive measures from electronic health records using privacy-preserving large language models
2026·0 Zitationen·Neuroscience AppliedOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen0
Zitationen
5
Autoren
2026
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
k-ANONYMITY: A MODEL FOR PROTECTING PRIVACY
2002 · 8.402 Zit.
Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis
2006 · 6.892 Zit.
Deep Learning with Differential Privacy
2016 · 5.620 Zit.
Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized\n Data
2016 · 5.594 Zit.
Federated Machine Learning
2019 · 5.574 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
Privacy-Preserving Technologies in DataMachine Learning in HealthcareArtificial Intelligence in Healthcare and Education