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Le livre ""Blockchain-Enabled Federated Learning for Privacy and Security"" explore l'intégration de la technologie blockchain et de l'apprentissage fédéré pour relever les défis critiques du partage des données de santé. Avec l'essor des dossiers médicaux électroniques, de l'imagerie médicale, des appareils IoMT et de la génomique, il est devenu essentiel de protéger la vie privée des patients tout en permettant une IA collaborative. La blockchain assure la décentralisation, l'immutabilité et la confiance, tandis que l'apprentissage fédéré garantit l'entraînement des modèles sans exposer les données brutes. Ensemble, ils forment un cadre préservant la vie privée, auditable et évolutif pour l'IA dans le domaine de la santé. Le livre couvre les principes fondamentaux, les architectures de système, les techniques cryptographiques et les compromis de performance, ainsi que des études de cas réels dans la recherche sur le cancer, l'IoMT et le diagnostic COVID-19. Il met en évidence les considérations réglementaires et éthiques telles que le GDPR, l'HIPAA et le DPDP Act de l'Inde, et propose des recherches futures sur l'intégration quantique, l'IA explicable, la FL équitable et la gouvernance par le biais de contrats intelligents. Ce guide complet s'adresse aux chercheurs, aux professionnels de la santé et aux décideurs politiques pour construire des écosystèmes de santé sécurisés, transparents et centrés sur le patient.

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9786209208782

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