医疗费用预测的方法、装置、系统、电子装置和存储介质

摘要

本申请涉及一种医疗费用预测的方法、装置、系统、电子装置和存储介质，其中，该方法包括：获取所有参与方对应的历史医疗数据，根据该历史医疗数据生成训练集；将该训练集输入至联邦学习平台，并通过该参与方，利用该联邦学习平台训练得到基于决策树的第一预测模型；其中，该联邦学习平台由每个该参与方上预先部署的各本地集群搭建生成；获取至少一个该参与方对应的待测医疗数据，并将该待测医疗数据输入至该第一预测模型，以生成医疗费用预测结果。通过本申请，解决了医疗费用预测的隐私性低的问题，实现了准确安全、且基于联邦学习的医疗费用预测。