Nauczanie federacyjne oparte na blockchain dla prywatności i bezpieczeństwa

Książka Blockchain-Enabled Federated Learning for Privacy and Security bada integrację technologii blockchain i federacyjnego uczenia się w celu sprostania krytycznym wyzwaniom związanym z udostępnianiem danych w opiece zdrowotnej. Wraz z rozwojem elektronicznej dokumentacji medycznej obrazowania medycznego urządzeń IoMT i genomiki ochrona prywatności pacjentów przy jednoczesnym umożliwieniu współpracy AI stała się niezbędna. Blockchain zapewnia decentralizację niezmienność i zaufanie podczas gdy uczenie federacyjne zapewnia szkolenie modeli bez ujawniania surowych danych. Razem tworzą one chroniącą prywatność audytowalną i skalowalną strukturę dla sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Książka obejmuje podstawy architektury systemów techniki kryptograficzne i kompromisy w zakresie wydajności a także rzeczywiste studia przypadków w badaniach nad rakiem IoMT i diagnostyce COVID-19. Podkreśla kwestie regulacyjne i etyczne takie jak RODO HIPAA i indyjska ustawa DPDP a także proponuje przyszłe badania w zakresie integracji kwantowej wyjaśnialnej sztucznej inteligencji FL uwzględniającej sprawiedliwość i zarządzania za pomocą inteligentnych kontraktów. Ten kompleksowy przewodnik służy badaczom pracownikom służby zdrowia i decydentom w budowaniu bezpiecznych przejrzystych i zorientowanych na pacjenta ekosystemów opieki zdrowotnej.