医学数据个性化联邦学习的研究进展

摘要

联邦学习是沟通医学数据和机器学习的桥梁，能以保护隐私的方式对数据进行训练。个性化联邦学习在其结构基础上有着更加优秀的性能，尤其是在不同的用户之间数据分布差异巨大的时候。个性化联邦学习既实现了训练时数据隐私保护，又取得了更加优越的性能，在多中心场景智能诊断和辅助决策等任务中具有广阔的前景。本文就个性化联邦学习在医学领域的发展进行深入讨论。

关键词

医学数据 / 个性化联邦学习 / 机器学习 / 多中心数据 / 隐私保护