MedElevator
Войти в исследования Федеративное обучение в области неврологии: обеспечение конфиденциальности данных и искусственного интеллекта для охраны здоровья мозга.
Аннотация
Неврологические расстройства затрагивают сотни миллионов людей во всем мире, однако перевод достижений искусственного интеллекта (АИ) в клиническую практику по-прежнему сопряжен с трудностями из-за разрозненных, чувствительных к конфиденциальности наборов данных. Федеративное обучение (ФЛ) стало многообещающей парадигмой, позволяющей осуществлять совместную типовую подготовку в различных учреждениях без обмена необработанными данными о пациентах. В этом обзоре синтезируются приложения FL в неврологии с 2020 по 2025 год, охватывающие нейроимацию, электрофизиологию и электронные медицинские записи. Мы анализируем развертывание в реальном мире, освещаем алгоритмические тенденции и обсуждаем технические, нормативные и организационные барьеры на пути клинического перевода. Хотя FL демонстрирует практическую осуществимость таких задач, как сегментация опухоли мозга, обнаружение множественных склерозных повреждений и составление электронных медицинских карт, проверенных клинических разработок по-прежнему мало. Мы намечаем стратегии, направленные на более широкое внедрение, включая методы сохранения конфиденциальности, стандартизованные инфраструктуры, алгоритмы адаптации доменов и междисциплинарное сотрудничество. Связав технические инновации с соблюдением нормативных требований и оперативной масштабируемостью, ФЛ обладает значительным потенциалом для развития точной неврологии при сохранении конфиденциальности пациентов.
Название и аннотация на языке оригинала
Federated Learning in Neurology: Bridging Data Privacy and Artificial Intelligence for Brain Health.
Neurological disorders affect hundreds of millions globally, yet translating artificial intelligence (AI) advances into clinical practice remains challenging due to fragmented, privacy-sensitive datasets. Federated learning (FL) has emerged as a promising paradigm, enabling collaborative model training across institutions without sharing raw patient data. This review synthesizes FL applications in neurology from 2020 to 2025, spanning neuroimaging, electrophysiology, and electronic health records. We analyze real-world deployments, highlight algorithmic trends, and discuss technical, regulatory, and organizational barriers to clinical translation. While FL demonstrates feasibility in tasks such as brain tumor segmentation, multiple sclerosis lesion detection, and electronic health record-based predictive modeling, verified clinical implementations remain scarce. We outline strategies to enhance adoption, including privacy-preserving techniques, standardized infrastructures, domain-adaptive algorithms, and cross-disciplinary collaboration. By bridging technical innovation with regulatory compliance and operational scalability, FL holds significant potential to advance precision neurology while safeguarding patient privacy.
Предметные рубрики MeSH
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.