基于联邦学习的医疗采购参数隐私保护方法及相关设备

本发明公开了基于联邦学习的医疗采购参数隐私保护方法及相关设备，本发明通过采用分层隐私保护策略对医疗采购参数进行预处理获得隐私化医疗采购参数，再利用DeepFM神经网络和SecureBoost+协议构建联邦学习模型对隐私化医疗采购参数进行处理得到隐私化医疗采购结果，最后对隐私化医疗采购结果进行多维度分析生成分析报告；保障了医疗采购数据的隐私安全，避免了数据泄露风险，同时借助联邦学习模型能够充分发挥数据价值，提高医疗采购决策的科学性和准确性。