Oct, 2023

把握差距:联邦学习拓宽诊断 AI 模型的领域泛化

TL;DR通过评估训练策略、网络架构、泛化性能、图像发现、数据集大小和数据集多样性对 610,000 例胸部 X 光片的诊断表现进行了评估,并发现在培训数据量方面,本地训练具有更高的域内性能,而合作培训在域外任务方面更具优势。因此,联邦学习可以增强人工智能模型的诊断隐私、可重复性和域外可靠性,并潜在地优化医疗结果。