PP电子【微动态】何昆仑团队在权威期刊发表研究成果

　　PP电子近日，总医院医学创新研究部某研究中心何昆仑主任团队在权威期刊《Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（简称TPAMI）上发表了“个性化与全局混合策略下的医学联邦学习模型”的研究成果。

　　联邦学习是一种创新的机器学习模式，它允许多个参与方在无需集中数据的情况下共同训练模型。这种模式确保了数据隐私和安全，同时又能充分利用分散的数据资源来提升AI模型的效能，实现“数据不动模型动PP电子，知识共享隐无忧”。

　　联邦学习作为一种分布式学习方法，有确保数据隐私安全和整合多中心数据以训练高效人工智能模型的优势，对挖掘敏感医学数据有巨大潜力。然而PP电子，多中心医学数据分布不均的问题一直阻碍着分布式学习的广泛应用。

　　为解决这一难题，何昆仑主任团队开创性地实施了个性化联邦学习策略，将医学信息细分为个性化和全局化两部分，根据各中心数据的独特分布情况，量身定制学习方案。此外PP电子，团队还提出了高效的更新精简策略，有效减轻了联邦学习模型在数据传输过程中对网络资源的需求。

　　实验表明，该团队设计的个性化联邦学习算法在多中心医学数据学习任务中表现出色，其性能达到国际先进水平。特别是在通信压缩比高达500倍以上的极端条件下，该算法仍能稳定有效地聚合医学数据信息，展现了极高的工作效率。

　　目前，随着高度隐私的医学数据日益成为各大医院的宝贵资源，如何安全、高效地利用这些数据，实现人工智能技术与医学数据的深度融合PP电子，以赋能医学实践，成为亟待解决的关键问题。

　　何昆仑主任团队的个性化联邦学习算法是人工智能在医学实践领域取得的一项关键进展，为多中心医学数据的广泛应用提供了有力支撑。未来PP电子，该团队将继续深化人工智能理论研究，紧密结合医学数据的特性，不断提升联邦学习在各类医学场景中的适配性、稳定性和安全性，为医学智能化发展贡献力量。