Ms. A. Kavipriya / Prof. M. Sukanya
Książka 'Blockchain-Enabled Federated Learning for Privacy and Security' bada integrację technologii blockchain i federacyjnego uczenia się w celu sprostania krytycznym wyzwaniom związanym z udostępnianiem danych w opiece zdrowotnej. Wraz z rozwojem elektronicznej dokumentacji medycznej, obrazowania medycznego, urządzeń IoMT i genomiki, ochrona prywatności pacjentów przy jednoczesnym umożliwieniu współpracy AI stała się niezbędna. Blockchain zapewnia decentralizację, niezmienność i zaufanie, podczas gdy uczenie federacyjne zapewnia szkolenie modeli bez ujawniania surowych danych. Razem tworzą one chroniącą prywatność, audytowalną i skalowalną strukturę dla sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Książka obejmuje podstawy, architektury systemów, techniki kryptograficzne i kompromisy w zakresie wydajności, a także rzeczywiste studia przypadków w badaniach nad rakiem, IoMT i diagnostyce COVID-19. Podkreśla kwestie regulacyjne i etyczne, takie jak RODO, HIPAA i indyjska ustawa DPDP, a także proponuje przyszłe badania w zakresie integracji kwantowej, wyjaśnialnej sztucznej inteligencji, FL uwzględniającej sprawiedliwość i zarządzania za pomocą inteligentnych kontraktów. Ten kompleksowy przewodnik służy badaczom, pracownikom służby zdrowia i decydentom w budowaniu bezpiecznych, przejrzystych i zorientowanych na pacjenta ekosystemów opieki zdrowotnej.