連合学習（Federated Learning）を用いた医療データのプライバシー保護とモデル再学習

連合学習（Federated Learning）を用いた医療データのプライバシー保護とモデル再学習とは

連合学習（Federated Learning）を用いた医療データのプライバシー保護とモデル再学習とは、医療機関が保有する機密性の高い患者データを外部に持ち出すことなく、複数の施設間でAIモデルを共同で学習・改善する技術です。各医療機関は自身のデータを用いてローカルでモデルを訓練し、その学習結果（モデルの重み）のみを中央サーバーに送信します。中央サーバーではこれらの更新を集約してグローバルモデルを更新し、そのモデルを再び各機関に配布します。これにより、データプライバシーを厳格に保護しながら、多様なデータソースから知見を得て、医療AIモデルの診断精度や汎用性を向上させることが可能となります。これは「医療AIへの応用」における重要なプライバシー保護とモデル開発手法の一つです。

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