医疗行业长期面临数据隐私与模型性能难以兼顾的困境。2023年某三甲医院的临床研究显示，分散在47家医疗机构的20万份影像数据因隐私限制无法集中训练，导致单一机构模型准确率仅为68.3%。联邦学习技术的最新进展为此类问题提供了突破性解决方案，通过改进参数加密、梯度扰动与动态聚合算法，成功在保护原始数据
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因果革命重塑医疗AI：解密DoWhy框架破解诊断困局的五大核心路径
在医疗AI领域，一个长期困扰技术人员的"因果困境"正在被悄然打破。传统机器学习模型在诊断准确率上已达到90%+的惊人水平，但当面对"为何患者出现症状A而非症状B"、"治疗方案X比Y更有效的深层原因"等本质性追问时，黑箱模型往往陷入失语状态。这种因果认知的缺失，导致医疗AI系统在临床应用中频频遭遇"高