面向实时 ECG 监测的端到端隐私保护 AI 研究

一项博士研究提出覆盖临床 ECG 全生命周期的端到端隐私保护 AI 框架，将互补的隐私增强技术分配到各信任边界，而非再引入单一隐私机制。框架包含三个可互操作模块：基于 AES 与 CKKS 同态统计的安全监测、面向低延迟边缘传输的自适应混沌保护，以及异构分区下的联邦学习与同态聚合。原型监测、信号安全分析与模拟协作显示，隐私层可组合而不损害诊断效用，同时暴露出制约临床转化的开销与保真度限制。