федеративное обучение

Исследование сравнивает федеративное обучение с централизованным для классификации доброкачественных и злокачественных поражений в маммографии на двух гетерогенных датасетах (плёночные и цифровые снимки). Результаты показывают, что федеративное обучение работает надёжно в однородных условиях, но демонстрирует снижение производительности при сильном сдвиге доменов между плёночными и цифровыми изображениями.

Статья представляет метод гармонизации клинических данных с использованием онтологий и больших языковых моделей (LLM) для федеративного обучения в здравоохранении. Подход достигает 92% согласованности с экспертной оценкой, преобразуя гетерогенные клинические записи в стандартизированные форматы с сохранением конфиденциальности данных.