Aprendizaje federado basado en blockchain para la privacidad y la seguridad
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El libro "Blockchain-Enabled Federated Learning for Privacy and Security" explora la integración de la tecnología blockchain y el aprendizaje federado para abordar retos críticos en el intercambio de datos sanitarios. Con el aumento de las historias clínicas electrónicas, las imágenes médicas, los dispositivos IoMT y la genómica, salvaguardar la privacidad de los pacientes al tiempo que se posibilita la IA colaborativa se ha convertido en algo esencial. Blockchain proporciona descentralización, inmutabilidad y confianza, mientras que el aprendizaje federado garantiza la formación de ...
El libro "Blockchain-Enabled Federated Learning for Privacy and Security" explora la integración de la tecnología blockchain y el aprendizaje federado para abordar retos críticos en el intercambio de datos sanitarios. Con el aumento de las historias clínicas electrónicas, las imágenes médicas, los dispositivos IoMT y la genómica, salvaguardar la privacidad de los pacientes al tiempo que se posibilita la IA colaborativa se ha convertido en algo esencial. Blockchain proporciona descentralización, inmutabilidad y confianza, mientras que el aprendizaje federado garantiza la formación de modelos sin exponer los datos en bruto. Juntos, forman un marco de preservación de la privacidad, auditable y escalable para la IA sanitaria. El libro aborda los fundamentos, las arquitecturas de sistemas, las técnicas criptográficas y las compensaciones de rendimiento, junto con estudios de casos reales en la investigación del cáncer, IoMT y el diagnóstico COVID-19. Destaca consideraciones normativas y éticas como GDPR, HIPAA y la Ley DPDP de la India, y propone futuras investigaciones en integración cuántica, IA explicable, FL consciente de la equidad y gobernanza a través de contratos inteligentes. Esta completa guía sirve a investigadores, profesionales sanitarios y responsables políticos para crear ecosistemas sanitarios seguros, transparentes y centrados en el paciente.
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