基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證隱私保護(hù)演講人01引言：醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私困境與破局之道02醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私風(fēng)險(xiǎn)與現(xiàn)有技術(shù)瓶頸03聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證中的核心技術(shù)架構(gòu)04醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證聯(lián)邦學(xué)習(xí)的實(shí)踐挑戰(zhàn)與解決方案05未來(lái)展望：聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證中的發(fā)展趨勢(shì)06結(jié)論：聯(lián)邦學(xué)習(xí)——醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證隱私保護(hù)的“金鑰匙”目錄基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證隱私保護(hù)01引言：醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私困境與破局之道引言：醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私困境與破局之道在數(shù)字化醫(yī)療浪潮席卷全球的今天，電子病歷、影像數(shù)據(jù)、基因序列等醫(yī)療數(shù)據(jù)已成為精準(zhǔn)診療、新藥研發(fā)與公共衛(wèi)生決策的核心資源。然而，醫(yī)療數(shù)據(jù)的極端敏感性（直接關(guān)聯(lián)個(gè)人健康隱私與生命安全）與跨機(jī)構(gòu)共享的剛性需求之間形成了尖銳矛盾——傳統(tǒng)身份認(rèn)證體系依賴數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)，一旦中心化服務(wù)器遭遇攻擊或內(nèi)部濫用，患者隱私將面臨不可逆的泄露風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)HIPAA（美國(guó)健康保險(xiǎn)流通與責(zé)任法案）違規(guī)報(bào)告統(tǒng)計(jì)，2022年全球醫(yī)療數(shù)據(jù)泄露事件中，83%源于未授權(quán)訪問(wèn)或數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)漏洞，導(dǎo)致數(shù)千萬(wàn)患者隱私暴露，甚至引發(fā)歧視性醫(yī)療待遇與社會(huì)信任危機(jī)。在此背景下，聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning,FL）作為一種“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)”的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)范式，為醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私保護(hù)提供了全新思路。其核心在于：各醫(yī)療機(jī)構(gòu)（如醫(yī)院、體檢中心、引言：醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私困境與破局之道藥企）作為“客戶端”在本地訓(xùn)練身份認(rèn)證模型，僅將加密的模型參數(shù)上傳至“服務(wù)器”進(jìn)行聚合，原始數(shù)據(jù)始終不出本地，從源頭上規(guī)避數(shù)據(jù)集中泄露風(fēng)險(xiǎn)。本文將從行業(yè)實(shí)踐者的視角，系統(tǒng)剖析聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證中的隱私保護(hù)機(jī)制、技術(shù)挑戰(zhàn)與落地路徑，為構(gòu)建“安全可用、隱私可控”的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享生態(tài)提供技術(shù)參考。02醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私風(fēng)險(xiǎn)與現(xiàn)有技術(shù)瓶頸1醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的特殊性與隱私敏感性醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證旨在通過(guò)多模態(tài)生物特征（如指紋、虹膜、基因序列）、行為特征（如操作習(xí)慣、診療軌跡）或設(shè)備特征（如醫(yī)療終端ID）驗(yàn)證用戶身份，確保數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限的精準(zhǔn)控制。與金融、社交等領(lǐng)域不同，醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私敏感性體現(xiàn)在三個(gè)維度：-個(gè)體隱私關(guān)聯(lián)性：醫(yī)療數(shù)據(jù)直接揭示個(gè)人健康狀況、遺傳信息、生活習(xí)慣等高度私密內(nèi)容，一旦泄露可能導(dǎo)致就業(yè)歧視、保險(xiǎn)拒賠等二次傷害；-群體隱私脆弱性：特定人群（如罕見(jiàn)病患者、傳染病攜帶者）的醫(yī)療數(shù)據(jù)集中泄露可能引發(fā)群體性污名化，破壞公共衛(wèi)生安全；-法規(guī)合規(guī)剛性：GDPR（歐盟通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例）、HIPAA、《個(gè)人信息保護(hù)法》等法規(guī)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)與共享設(shè)置了“知情同意”“最小必要”等嚴(yán)格要求，傳統(tǒng)認(rèn)證技術(shù)難以完全合規(guī)。2傳統(tǒng)身份認(rèn)證技術(shù)的隱私保護(hù)短板當(dāng)前醫(yī)療行業(yè)廣泛采用的身份認(rèn)證技術(shù)主要包括：-集中式機(jī)器學(xué)習(xí)認(rèn)證：將多機(jī)構(gòu)用戶數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)于中心服務(wù)器，訓(xùn)練統(tǒng)一認(rèn)證模型。該模式存在“數(shù)據(jù)孤島”與“隱私集中”的雙重風(fēng)險(xiǎn)——機(jī)構(gòu)間因數(shù)據(jù)主權(quán)與隱私顧慮拒絕共享，導(dǎo)致模型泛化能力不足；同時(shí)，中心服務(wù)器成為攻擊“單點(diǎn)故障”，2021年某跨國(guó)醫(yī)院集團(tuán)因服務(wù)器被攻擊導(dǎo)致2200萬(wàn)份病歷數(shù)據(jù)泄露，便是典型案例。-傳統(tǒng)加密認(rèn)證：通過(guò)對(duì)稱加密（如AES）或非對(duì)稱加密（如RSA）對(duì)傳輸數(shù)據(jù)加密，但加密后的數(shù)據(jù)仍需解密才能用于模型訓(xùn)練，無(wú)法解決“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”問(wèn)題；且密鑰管理復(fù)雜，一旦密鑰泄露將導(dǎo)致大規(guī)模數(shù)據(jù)暴露。-匿名化與假名化技術(shù)：通過(guò)數(shù)據(jù)脫敏（如去除身份證號(hào)、替換姓名）或標(biāo)識(shí)符替換降低隱私風(fēng)險(xiǎn)，但醫(yī)療數(shù)據(jù)的高維度特性使得“再識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)”始終存在——研究表明，僅需3個(gè)準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符（如郵政編碼、出生日期、性別），即可重新識(shí)別87%的匿名化醫(yī)療記錄。3聯(lián)邦學(xué)習(xí)：醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私保護(hù)新范式聯(lián)邦學(xué)習(xí)由谷歌于2016年首次提出，其核心思想是“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)”：各客戶端在本地利用自有數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，僅將模型參數(shù)（如權(quán)重、梯度）上傳至服務(wù)器，服務(wù)器通過(guò)聚合算法（如FedAvg）整合各客戶端模型參數(shù)，生成全局模型，并將更新后的模型分發(fā)給各客戶端。這一機(jī)制從根本上避免了原始數(shù)據(jù)跨機(jī)構(gòu)傳輸與集中存儲(chǔ)，從技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”，為醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證的隱私保護(hù)提供了突破性解決方案。03聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證中的核心技術(shù)架構(gòu)1聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療身份認(rèn)證中的系統(tǒng)框架基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證系統(tǒng)通常包含三類參與方：-客戶端（Client）：醫(yī)療機(jī)構(gòu)、患者終端等數(shù)據(jù)持有方，負(fù)責(zé)本地?cái)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練與參數(shù)加密上傳；-服務(wù)器（Server）：聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)調(diào)方，負(fù)責(zé)模型參數(shù)聚合、全局模型分發(fā)與系統(tǒng)監(jiān)控；-第三方審計(jì)方（Auditor）：獨(dú)立機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)驗(yàn)證聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程的合規(guī)性與隱私保護(hù)強(qiáng)度（如是否滿足差分隱私預(yù)算）。系統(tǒng)工作流程可概括為：1聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療身份認(rèn)證中的系統(tǒng)框架1.初始化：服務(wù)器生成初始全局模型并分發(fā)給各客戶端；6.部署與認(rèn)證：將收斂后的全局模型部署于醫(yī)療數(shù)據(jù)訪問(wèn)入口，對(duì)患者身份進(jìn)行實(shí)時(shí)認(rèn)證。5.模型分發(fā)與迭代：將全局模型分發(fā)給各客戶端，重復(fù)步驟2-4直至模型收斂；3.參數(shù)加密上傳：客戶端對(duì)參數(shù)更新量進(jìn)行加密（如使用同態(tài)加密或安全聚合），防止服務(wù)器逆向推導(dǎo)本地?cái)?shù)據(jù)；2.本地訓(xùn)練：客戶端使用本地醫(yī)療數(shù)據(jù)（如某醫(yī)院的患者生物特征數(shù)據(jù)）訓(xùn)練模型，計(jì)算模型參數(shù)更新量；4.全局聚合：服務(wù)器解密并聚合各客戶端參數(shù)，生成更新后的全局模型；2聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私增強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)為抵御模型逆向攻擊、成員推斷攻擊等隱私威脅，聯(lián)邦學(xué)習(xí)需結(jié)合多種隱私增強(qiáng)技術(shù)（Privacy-EnhancingTechnologies,PETs），構(gòu)建“多層防護(hù)體系”：3.2.1差分隱私（DifferentialPrivacy,DP）差分隱私通過(guò)在模型參數(shù)或梯度中添加calibrated噪聲，確保攻擊者無(wú)法通過(guò)模型輸出區(qū)分特定個(gè)體是否存在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中。在醫(yī)療身份認(rèn)證中，差分隱私的應(yīng)用需平衡隱私保護(hù)與模型性能：-本地差分隱私（LDP）：在客戶端本地添加噪聲，服務(wù)器無(wú)法獲取原始參數(shù)，適用于醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求極高的場(chǎng)景（如基因數(shù)據(jù)認(rèn)證），但噪聲強(qiáng)度較大可能導(dǎo)致模型準(zhǔn)確率下降；2聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私增強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)-中心差分隱私（CDP）：在服務(wù)器端聚合后添加噪聲，噪聲強(qiáng)度低于LDP，適用于多機(jī)構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景，需確保各客戶端數(shù)據(jù)“獨(dú)立同分布”（IID），否則可能因數(shù)據(jù)異構(gòu)性導(dǎo)致隱私預(yù)算泄露。例如，某研究團(tuán)隊(duì)在基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)療影像身份認(rèn)證中，采用高斯機(jī)制為梯度添加噪聲，設(shè)置隱私預(yù)算ε=0.5，在模型準(zhǔn)確率僅下降2.1%的前提下，成功抵御了成員推斷攻擊（攻擊準(zhǔn)確率從92%降至53%）。2聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私增強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)2.2安全聚合（SecureAggregation）安全聚合由谷歌于2020年提出，通過(guò)密碼學(xué)技術(shù)確保服務(wù)器僅能獲取各客戶端參數(shù)的加權(quán)和，無(wú)法獲取單個(gè)客戶端的參數(shù)更新。其核心流程為：1.客戶端生成隨機(jī)掩碼，將參數(shù)更新與掩碼相加后上傳；2.服務(wù)器收集所有客戶端的加權(quán)和，計(jì)算全局掩碼和；3.服務(wù)器將全局掩碼和下發(fā)給各客戶端，客戶端本地減去自身掩碼，得到真實(shí)的全局參數(shù)更新。安全聚合可防止服務(wù)器通過(guò)分析參數(shù)更新量逆向推導(dǎo)本地醫(yī)療數(shù)據(jù)特征，例如在多醫(yī)院聯(lián)邦認(rèn)證中，某三甲醫(yī)院的特定患者指紋特征參數(shù)不會(huì)被服務(wù)器單獨(dú)獲取，僅能貢獻(xiàn)于全局模型的泛化能力。2聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私增強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)2.2安全聚合（SecureAggregation）3.2.3同態(tài)加密（HomomorphicEncryption,HE）同態(tài)加密允許在密文上直接進(jìn)行計(jì)算，解密結(jié)果與明文計(jì)算結(jié)果一致。在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，客戶端可使用同態(tài)加密對(duì)本地模型參數(shù)進(jìn)行加密后上傳，服務(wù)器在密文狀態(tài)下完成聚合，解密后得到全局模型。雖然同態(tài)加密能提供“端到端”隱私保護(hù)，但其計(jì)算開(kāi)銷較大（如RSA同態(tài)加密的乘法運(yùn)算比明文慢1000倍以上），需結(jié)合輕量化同態(tài)加密算法（如CKKS）或硬件加速（如GPU、TPU）以適應(yīng)醫(yī)療認(rèn)證的實(shí)時(shí)性需求。3.2.4聯(lián)邦蒸餾（FederatedDistillation）聯(lián)邦蒸餾通過(guò)“教師-學(xué)生”模型架構(gòu)，將本地模型的“知識(shí)”（如特征表示、分類置信度）而非原始參數(shù)傳遞給全局模型，進(jìn)一步降低隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。例如，在醫(yī)療行為特征認(rèn)證中，客戶端可訓(xùn)練“教師模型”提取患者操作習(xí)慣的高維特征，僅將特征置信度上傳，服務(wù)器通過(guò)“學(xué)生模型”聚合全局知識(shí)，避免直接共享操作日志等原始數(shù)據(jù)。04醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證聯(lián)邦學(xué)習(xí)的實(shí)踐挑戰(zhàn)與解決方案1醫(yī)療數(shù)據(jù)異構(gòu)性對(duì)模型性能的影響醫(yī)療數(shù)據(jù)的異構(gòu)性是聯(lián)邦學(xué)習(xí)落地的主要障礙，體現(xiàn)在三個(gè)方面：-特征異構(gòu)性：不同機(jī)構(gòu)的醫(yī)療數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)差異大（如醫(yī)院A的電子病歷包含ICD-10編碼，醫(yī)院B使用自定義編碼），導(dǎo)致特征維度不一致；-分布異構(gòu)性：?？漆t(yī)院（如腫瘤醫(yī)院）與綜合醫(yī)院的患者數(shù)據(jù)分布差異顯著，若直接聚合，模型可能偏向數(shù)據(jù)量大的機(jī)構(gòu)（如綜合醫(yī)院），導(dǎo)致小數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)（如?？漆t(yī)院）的認(rèn)證準(zhǔn)確率下降；-質(zhì)量異構(gòu)性：基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量較差（如患者身份信息填寫錯(cuò)誤），影響全局模型收斂。解決方案：1醫(yī)療數(shù)據(jù)異構(gòu)性對(duì)模型性能的影響-聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)（FederatedTransferLearning,FTL）：在預(yù)訓(xùn)練階段使用大規(guī)模公開(kāi)醫(yī)療數(shù)據(jù)集（如MIMIC-III）初始化全局模型，再在各客戶端進(jìn)行微調(diào)，緩解數(shù)據(jù)分布差異；-領(lǐng)域自適應(yīng)（DomainAdaptation）：通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練（如DANN算法）對(duì)齊不同機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的特征分布，使模型適應(yīng)不同醫(yī)療場(chǎng)景的特征偏移；-質(zhì)量感知聚合（Quality-AwareAggregation）：根據(jù)客戶端數(shù)據(jù)質(zhì)量（如標(biāo)注準(zhǔn)確率、數(shù)據(jù)完整性）動(dòng)態(tài)設(shè)置聚合權(quán)重，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的權(quán)重更高，提升全局模型魯棒性。2隱私保護(hù)與模型性能的權(quán)衡隱私增強(qiáng)技術(shù)的引入（如差分隱私噪聲、同態(tài)加密）會(huì)降低模型性能，而醫(yī)療身份認(rèn)證對(duì)準(zhǔn)確率要求極高（如手術(shù)權(quán)限認(rèn)證需誤識(shí)率<0.01%），需通過(guò)以下策略實(shí)現(xiàn)“隱私-性能”平衡：-模型壓縮與輕量化：通過(guò)知識(shí)蒸餾、量化（將32位浮點(diǎn)參數(shù)壓縮為8位整數(shù)）等技術(shù)減小模型規(guī)模，降低差分隱私噪聲的影響；-自適應(yīng)隱私預(yù)算分配：根據(jù)數(shù)據(jù)敏感度動(dòng)態(tài)調(diào)整隱私預(yù)算——對(duì)基因數(shù)據(jù)等高敏感數(shù)據(jù)采用強(qiáng)隱私保護(hù)（ε=0.1），對(duì)常規(guī)診療數(shù)據(jù)采用弱隱私保護(hù)（ε=1.0），在整體隱私預(yù)算約束下最大化模型性能；-聯(lián)邦學(xué)習(xí)與區(qū)塊鏈結(jié)合：利用區(qū)塊鏈的不可篡改性記錄模型參數(shù)更新與隱私預(yù)算使用情況，實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)強(qiáng)度的可審計(jì)性，避免“隱私過(guò)度保護(hù)”導(dǎo)致的性能損耗。23413系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與部署的技術(shù)難點(diǎn)01-通信開(kāi)銷優(yōu)化：醫(yī)療認(rèn)證場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)性要求高（如急診患者身份認(rèn)證需<3秒），而聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多輪通信會(huì)引入延遲。解決方案包括：02-模型分片（ModelSharding）：將全局模型拆分為多個(gè)子模型，并行訓(xùn)練與聚合；03-異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)（AsynchronousFL）：客戶端在本地完成多輪訓(xùn)練后再上傳參數(shù)，減少服務(wù)器等待時(shí)間；04-邊緣計(jì)算（EdgeComputing）：在醫(yī)療終端（如手持PDA）部署輕量化聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，避免云端通信。05-客戶端設(shè)備異構(gòu)性：基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)可能使用低算力設(shè)備（如老舊服務(wù)器），難以支撐深度模型訓(xùn)練。解決方案包括：3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與部署的技術(shù)難點(diǎn)01-聯(lián)邦剪枝（FederatedPruning）：在本地訓(xùn)練中移除冗余神經(jīng)元，減小模型復(fù)雜度；02-參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)優(yōu)化：采用分層參數(shù)服務(wù)器，將邊緣設(shè)備作為“子服務(wù)器”，聚合本地客戶端參數(shù)后再與中心服務(wù)器通信。03-合規(guī)性驗(yàn)證：需確保聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程滿足GDPR“被遺忘權(quán)”、HIPAA“最小必要原則”等法規(guī)要求。解決方案包括：04-聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“數(shù)據(jù)遺忘”機(jī)制：當(dāng)患者要求刪除其數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)“梯度反演”算法移除該數(shù)據(jù)對(duì)模型的影響，并重新聚合全局模型；05-隱私影響評(píng)估（PIA）：在系統(tǒng)部署前由第三方審計(jì)機(jī)構(gòu)評(píng)估隱私保護(hù)強(qiáng)度，確保符合法規(guī)要求。05未來(lái)展望：聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療數(shù)據(jù)身份認(rèn)證中的發(fā)展趨勢(shì)1多模態(tài)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的融合醫(yī)療身份認(rèn)證依賴多源數(shù)據(jù)（如生物特征、行為數(shù)據(jù)、醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)），未來(lái)聯(lián)邦學(xué)習(xí)將向“多模態(tài)融合”方向發(fā)展：通過(guò)跨模態(tài)聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Cross-ModalFL），整合不同機(jī)構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)（如醫(yī)院A的指紋數(shù)據(jù)+醫(yī)院B的診療行為數(shù)據(jù)），構(gòu)建更魯棒的身份認(rèn)證模型，同時(shí)保持各模態(tài)數(shù)據(jù)的本地化存儲(chǔ)。例如，某研究團(tuán)隊(duì)已實(shí)現(xiàn)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的“指紋+步態(tài)”多模態(tài)醫(yī)療認(rèn)證，誤識(shí)率較單模態(tài)降低40%。2隱私保護(hù)技術(shù)的動(dòng)態(tài)演進(jìn)隨著量子計(jì)算的發(fā)展，現(xiàn)有同態(tài)加密算法（如RSA）可能面臨破解風(fēng)險(xiǎn)，后量子密碼學(xué)（Post-QuantumCryptography,PQC）與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的結(jié)合將成為重點(diǎn)；同時(shí)，基于生成式AI（如GANs、DiffusionModels）的“隱私合成數(shù)據(jù)”技術(shù)將興起——各客戶端通過(guò)本地?cái)?shù)據(jù)生成合成數(shù)據(jù)，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中共享合成數(shù)據(jù)而非原始數(shù)據(jù)，進(jìn)一步降低隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。3聯(lián)邦學(xué)習(xí)與醫(yī)療AI生態(tài)的協(xié)同聯(lián)邦學(xué)習(xí)將深度融入醫(yī)療AI生態(tài)，與電子病歷系統(tǒng)（EHR）、醫(yī)療影像設(shè)備、可穿戴設(shè)備等無(wú)縫對(duì)接，實(shí)現(xiàn)“認(rèn)證-診療-反饋”的閉環(huán)。例如，在遠(yuǎn)程醫(yī)療中，患者通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)認(rèn)證身份后，系統(tǒng)可自動(dòng)調(diào)用其本地加密病歷進(jìn)行輔助診斷，診斷結(jié)果再通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)優(yōu)化全局