摘要
本发明涉及人工智能计算机系统技术领域,具体公开基于人工智能的医学数据管理方法及系统,该方法通过采集医学数据集并获取其属性参数,分析数据复杂指数,同时考量医学数据集所属管理设备的性能参数,综合评估设备性能,利用人工智能技术,根据性能评估因子对医学数据集进行加密处理,并标记为加密医学数据集,由此增强了医学数据的安全性,确保了数据在传输和存储过程中的隐私保护,同时采集加密医学数据集的加密参数,评估存储复杂度,据此智能判断是否需对加密数据集进行压缩存储,这一方法有效平衡了数据安全、隐私保护与存储效率,降低了存储过程可能出现的风险异常,提升了医疗数据管理的智能化水平和安全水平,实现了医学数据的高效安全存储。
技术关键词
管理设备
数据管理方法
人工智能技术
复杂度
加密策略
因子
分析医学数据
缓存失效率
数据噪声
周期
缓存命中率
指数
加密算法
医疗数据管理
字段
比率
参数
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军事体能训练
风险评估方法
深度学习模型
体征数据采集
三维图像数据
图像生成模型
样本
文本特征向量
多层感知机
图像特征向量
节点
非易失性存储器
历史统计数据
非瞬时性计算机可读存储介质
复杂度
光谱分类方法
状态空间模型
线性分类器
线性时间复杂度
高通滤波器