Nauczanie federacyjne oparte na blockchain dla prywatności i bezpieczeństwa

Ksi¿¿ka "Blockchain-Enabled Federated Learning for Privacy and Security" bada integracj¿ technologii blockchain i federacyjnego uczenia si¿ w celu sprostania krytycznym wyzwaniom zwi¿zanym z udost¿pnianiem danych w opiece zdrowotnej. Wraz z rozwojem elektronicznej dokumentacji medycznej, obrazowania medycznego, urz¿dze¿ IoMT i genomiki, ochrona prywatno¿ci pacjentów przy jednoczesnym umo¿liwieniu wspó¿pracy AI stäa si¿ niezb¿dna. Blockchain zapewnia decentralizacj¿, niezmienno¿¿ i zaufanie, podczas gdy uczenie federacyjne zapewnia szkolenie modeli bez ujawniania surowych danych. Razem tworz¿ one chroni¿c¿ prywatno¿¿, audytowaln¿ i skalowaln¿ struktur¿ dla sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Ksi¿¿ka obejmuje podstawy, architektury systemów, techniki kryptograficzne i kompromisy w zakresie wydajno¿ci, a tak¿e rzeczywiste studia przypadków w badaniach nad rakiem, IoMT i diagnostyce COVID-19. Podkre¿la kwestie regulacyjne i etyczne, takie jak RODO, HIPAA i indyjska ustawa DPDP, a tak¿e proponuje przysz¿e badania w zakresie integracji kwantowej, wyjänialnej sztucznej inteligencji, FL uwzgl¿dniaj¿cej sprawiedliwo¿¿ i zarz¿dzania za pomoc¿ inteligentnych kontraktów. Ten kompleksowy przewodnik s¿u¿y badaczom, pracownikom s¿u¿by zdrowia i decydentom w budowaniu bezpiecznych, przejrzystych i zorientowanych na pacjenta ekosystemów opieki zdrowotnej.