基于联邦学习与区块链的去中心化医疗系统
分布式、并行与集群计算
2023-07-03 v1
摘要
人工智能（AI）和深度学习技术近年来备受关注，因其在广泛应用领域中实现高性能的卓越能力。然而，训练此类模型的一个关键挑战是获取海量数据，而在医疗等领域这往往受限。在该领域，医疗数据通常分散于医院、诊所和可穿戴设备等多种来源。医疗领域从多源收集的聚合数据足以训练先进的深度学习模型。然而，这些来源常因隐私考量而不愿共享此类数据。为应对该挑战，研究者提出集成区块链与联邦学习以开发促进医疗记录安全共享的系统。本工作简要综述了区块链与联邦学习在去中心化医疗领域应用的当前最先进技术。
引用
@article{arxiv.2306.17188,
title = {Decentralized Healthcare Systems with Federated Learning and Blockchain},
author = {Abdulrezzak Zekiye and Öznur Özkasap},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17188},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 1 figure, 1 table. Published in the 14th Turkish Congress of Medical Informatics Association (Turkmia)