“联邦学习”技术在医疗健康数据共享中的应用探索

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我国高度重视健康医疗大数据应用发展,汇集了海量健康医疗大数据,但数据互联互通不够、共享机制不完善等问题仍阻碍着数据大规模共享应用,“联邦学习”技术的发展为我国医疗数据共享提供了新的思路与模式。本文采用文献综述的方法,检索并筛选出关于“联邦学习”在医疗领域应用的文献7篇。基于这些文献阐述了“联邦学习”在医疗数据共享、隐私保护、国际合作等方面的应用探索,并讨论了利用该技术开展研究时面临的问题。“联邦学习”技术具有跨数据集、跨时空、隐私保护的特点,我国在开展健康医疗大数据共享研究时可利用该技术促进数据合规流通,鼓励个人与机构主动共享数据,进而打造医疗健康行业的“联邦学习”生态。
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