基于联邦小样本学习的隐私保护癫痫发作检测

这项研究侧重于一个关键领域：在尊重患者隐私的同时，将人工智能应用于医学诊断。 在这种情况下，联邦学习的应用很有前景，它可以在不直接共享敏感患者数据的情况下实现协作模型训练。

• •将联邦学习应用于具有挑战性的癫痫发作检测问题。
• •解决了医疗应用中对隐私保护人工智能的关键需求。
• •利用小样本学习，可能需要更少的数据进行模型训练。