連合学習（Federated Learning）を活用したプライバシー保護型医療データ連携

連合学習（Federated Learning）を活用したプライバシー保護型医療データ連携とは

連合学習（Federated Learning）を活用したプライバシー保護型医療データ連携とは、複数の医療機関が保有する患者の生データを共有することなく、各機関でAIモデルを分散学習させ、その学習結果（モデルの重み）のみを集約して、より高性能なAIモデルを構築する技術です。これにより、個人情報保護規制を遵守しつつ、医療データの利活用を促進し、診断精度向上や新薬開発といったヘルスケアの質向上に貢献します。親トピックである「医療データ利活用」において、プライバシー保護とデータセキュリティを両立させる重要なアプローチとして位置づけられます。

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