В статье представлен инновационный подход к анализу медицинских изображений, объединяющий концепцию федеративного обучения и визуальные базовые модели (Vision Foundation Models). Исследователи разработали метод генеративного обучения промптов, который позволяет эффективно обучать модели на данных из нескольких медицинских центров без необходимости передачи конфиденциальных изображений в центральное хранилище. Это решает критическую проблему защиты данных пациентов при сохранении высокой точности диагностики. Методология фокусируется на адаптации универсальных предобученных моделей к специфическим медицинским задачам через оптимизацию промптов, что значительно снижает вычислительные затраты по сравнению с полным дообучением (fine-tuning). Ключевые результаты демонстрируют превосходство предложенного метода в многоцентровых исследованиях, обеспечивая высокую точность и универсальность для различных типов медицинских визуализаций. Данная технология имеет высокую практическую значимость для внедрения ИИ в клиническую практику, позволяя создавать масштабируемые и безопасные системы поддержки принятия врачебных решений.