Bhuvan Unhelkar

膝骨关节炎的多模态诊断数据分散在不同机构，集中训练既贵又易泄露隐私。一套异步联邦学习方案把结构化病历、半结构化记录与影像先融合成可查询数据表，再在十家模拟机构上按纵向切分的特征列各自计算梯度，服务器端用Bulyan聚合与自适应差分隐私过滤恶意更新。在5580例膝骨关节炎数据上，该方案报告准确率99.64%、AUC 0.998，通信开销285MB，攻击成功率1.8%。

膝骨关节炎的多模态诊断数据分散在不同机构，集中训练既贵又易泄露隐私。一套异步联邦学习方案把结构化病历、半结构化记录与影像先融合成可查询数据表，再在十家模拟机构上按纵向切分的特征列各自计算梯度，服务器端用Bulyan聚合与自适应差分隐私过滤恶意更新。在5580例膝骨关节炎数据上，该方案报告准确率99.64%、AUC 0.998，通信开销285MB，攻击成功率1.8%。