MedLedgerFL：一种用于安全远程医疗服务的混合区块链-联邦学习框架

为何更安全的在线医疗至关重要

随着视频问诊和远程检查成为日常，最私密的医疗信息开始通过网络和服务器传输。这一转变能带来更快的诊断和覆盖偏远地区的医疗服务，但也提出了一个紧迫的问题：医生和研究人员如何在不暴露患者数据、避免泄露、黑客攻击或滥用的情况下从这些数据中学习？本文介绍了 MedLedgerFL，一个旨在让医院在不移动原始患者数据的前提下，共同开发强大肺部疾病诊断工具的框架。

引用: Murala, D.K., Vemulapalli, L., Balagoni, Y. et al. MedLedgerFL: a hybrid blockchain-federated learning framework for secure remote healthcare services. Sci Rep 16, 8218 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39149-4

关键词: 远程医疗安全, 隐私保护型人工智能, 医疗区块链, 联邦学习, 医学影像诊断