連合学習（Federated Learning）を活用した施設間を跨ぐ放射線治療AIの開発

連合学習（Federated Learning）を活用した施設間を跨ぐ放射線治療AIの開発とは

連合学習（Federated Learning）を活用した施設間を跨ぐ放射線治療AIの開発とは、各医療機関が保有する患者データを中央サーバーに集約することなく、それぞれの施設内でAIモデルを学習させ、その学習結果（モデルのパラメータ更新情報）のみを共有・統合することで、より高性能な放射線治療AIを共同で開発する手法です。これにより、個人情報保護や機密性の問題をクリアしつつ、多様な大規模データを用いたAI学習が可能になります。特に、がん治療の個別最適化を目指す「放射線治療AI」の分野において、データの壁を越えてAIの精度と汎用性を高める重要なアプローチとして注目されています。各施設が独立性を保ちながら、治療計画の最適化や副作用予測などの精度向上に貢献します。

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