Federated Learning In Internet Of Medical Things (iomt) Healthcare Applications
Résumé: Cette recherche explore le potentiel de l’apprentissage fédéré (FL :Federated Learning ) pour améliorer la sécurité des données dans les appareils Internet des objets, en mettant l’accent sur ses applications dans le secteur de la santé, en particulier l’Internet des objets médicaux . La technologie l’Internet des objets médicaux connecte les appareils médicaux intelligents à Inter- net, permettant un échange de données efficace et une amélioration des processus. FL permet la formation de modèles d’IA sur les données distribuées sur ces appareils sans les transférer vers des centres de données centraux, préservant ainsi la confidentialité des données sensibles des patients et réduisant le risque de violations. Cette approche améliore considérablement la qualité des soins aux patients en permettant un échange de données sécurisé et des services de santé personnalisés. L’étude souligne l’importance de l’intégration des appareils l’Internet des objets médicaux avec FL pour améliorer la sécurité et la confidentialité des données dans les soins de santé, appuyée par une étude de simulation qui démontre l’efficacité de cette intégration pour fournir des solutions de santé intelligentes et préservant la confidentialité.
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