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摘要
近年来，医疗数据的积累和应用越来越受到人们的关注。然而，传统的中心化机制往往需要将数据集中存储在一个中心服务器上进行分析和挖掘，这存在数据隐私泄露、数据不对称和数据孤岛等问题。特别是医疗数据的特殊性质和隐私保护问题，使得数据分析和挖掘面临着更大的挑战。因此，需要一种新的机器学习技术来保护各方隐私并协同学习模型。联邦学习作为一种新兴的技术，可以在保护各方隐私的前提下协同学习模型，具有广阔的应用前景。探讨联邦学习在医疗领域的应用现状和未来发展趋势，首先，介绍联邦学习技术的基本原理和常见算法；其次，综述联邦学习在医疗领域中的应用案例，包括医学图像处理、预测模型和数据注释等方面的应用；最后，展望联邦学习在医疗领域的未来发展趋势，并提出一些需要进一步研究的问题，以期为医疗健康领域的发展提供强有力的支持。
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单位山东电子职业技术学院
