Federated Learning for Multi-Center Sepsis Early Prediction with Privacy-Preserving

该论文研究了联邦学习在跨中心败血症早期预测中的应用。败血症早期预测需要多中心医疗数据，但数据隐私和分布式特性阻碍了集中式建模。联邦学习允许多个机构在不共享原始数据的情况下联合训练模型，但其实际性能、鲁棒性和隐私保护优势尚未在真实临床数据中得

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR