面向医疗健康领域的联邦学习综述：应用、挑战及未来发展方向

摘要

本文综述了联邦学习（Federated learning, FL）在医疗健康领域的应用现状和面临的挑战. FL作为一种去中心化的机器学习范式，能够在不共享原始数据的前提下实现多方协作建模，特别适用于对隐私和安全性要求极高的医疗健康数据处理.首先介绍了FL的定义和训练过程，重点探讨了其在医疗健康领域的主要应用，包括基于分类任务（如疾病诊断）、分割任务（如医学影像分割）以及其他任务（如电子健康记录分析）中的具体实践.还深入分析了FL在医疗健康领域应用中面临的关键挑战：第一，数据异质性问题，不同医疗机构的数据分布差异显著，导致模型性能不稳定；第二，隐私保护问题，如何在训练和聚合过程中保障数据和模型的安全；第三，通信成本问题，特别是在大规模数据和多客户端场景下，通信开销较高.针对上述挑战，本文提出了未来发展方向，包括个性化医疗与精准医疗的算法优化、疾病预测与早期干预的深度学习模型创新，以及医疗数据安全与隐私保护的强化.总结了FL在医疗健康领域的潜在价值与关键问题，为未来相关技术的研究与应用提供重要参考.

关键词

联邦学习 / 医疗健康 / 数据异质 / 隐私安全 / 应用