Ms. A. Kavipriya / Prof. M. Sukanya
Il libro 'Blockchain-Enabled Federated Learning for Privacy and Security' esplora l’integrazione della tecnologia blockchain e dell’apprendimento federato per affrontare le sfide critiche nella condivisione dei dati sanitari. Con l’aumento delle cartelle cliniche elettroniche, della diagnostica per immagini, dei dispositivi IoMT e della genomica, è diventato essenziale salvaguardare la privacy dei pazienti e al contempo consentire l’IA collaborativa. La blockchain offre decentralizzazione, immutabilità e fiducia, mentre l’apprendimento federato garantisce la formazione dei modelli senza esporre i dati grezzi. Insieme, formano un quadro di riferimento per l’IA in campo sanitario che preserva la privacy, è verificabile e scalabile. Il libro tratta i fondamenti, le architetture di sistema, le tecniche di crittografia e i compromessi sulle prestazioni, insieme a casi di studio reali nella ricerca sul cancro, nell’IoMT e nella diagnosi COVID-19. Il documento mette in evidenza considerazioni di carattere normativo ed etico, come il GDPR, l’HIPAA e il DPDP Act indiano, e propone ricerche future sull’integrazione quantistica, l’IA spiegabile, il FL consapevole dell’equità e la governance tramite contratti intelligenti. Questa guida completa serve ai ricercatori, agli operatori sanitari e ai responsabili politici per costruire ecosistemi sanitari sicuri, trasparenti e incentrati sul paziente.
