Aug, 2023
革新疾病诊断：使用联邦学习的基于微服务架构的隐私保护和高效物联网数据分析
Revolutionizing Disease Diagnosis: A Microservices-Based Architecture for Privacy-Preserving and Efficient IoT Data Analytics Using Federated Learning
Safa Ben Atitallah, Maha Driss, Henda Ben Ghezala
TL;DR本研究提出了一种基于微服务的物联网数据分析系统的方法，通过将实体组织成细粒度、松散连接和可重用的集合，满足隐私和性能要求。我们的方法依赖于联邦学习，可以提高疾病诊断的准确性同时保护数据隐私。此外，我们采用迁移学习来获得更高效的模型。通过使用超过 5800 个公开可用数据集中的肺部 X 光图像进行肺炎检测的实验，我们评估了我们方法的有效性。实验证明，相较于其他先进技术，我们的方法在肺炎识别上表现更好，展示了我们方法优秀的潜在检测性能。