Enhancing Privacy Preservation and Reducing Analysis Time with Federated Transfer Learning in Digital Twins-Based Computed Tomography Scan Analysis

Dieses Kapitel untersucht die Integration von Federated Transfer Learning (FTL) mit Digital Twins, um die Privatsphäre zu verbessern und die Analysezeit in der CT-Analyse zu verkürzen. Der Text geht auf die Herausforderungen der traditionellen Interpretation zentralisierter CT-Scans ein, wie Datenschutz und Rechenkosten, und wie FTL diese Probleme durch dezentralisiertes Lernen und den Transfer von Lerntechniken löst. Das vorgeschlagene FTL-Rahmenwerk ermöglicht es mehreren medizinischen Einrichtungen, ein gemeinsames Modell zu entwickeln, ohne rohe Patientendaten auszutauschen, wodurch die Privatsphäre gewahrt und die kollektive Intelligenz verbessert wird. Digitale Zwillinge werden eingesetzt, um das Fortschreiten der Krankheit zu überwachen und eine individuelle Betreuung zu unterstützen, was die Effizienz und Genauigkeit der CT-Analyse weiter verbessert. Das Kapitel vergleicht FTL auch mit konventionellem Federated Learning (FL) und Clustered Federated Learning (CFL), was die überlegene Leistung von FTL in Bezug auf Genauigkeit, Konvergenzzeit und Wahrung der Privatsphäre demonstriert. Die Ergebnisse zeigen, dass FTL eine hohe Genauigkeit bei der CT-Analyse erreichen kann, während die Analysezeit deutlich verkürzt und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und HIPAA gewährleistet wird. Die Integration von Digital Twins mit FTL verbessert die Echtzeit-Überwachung und Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen weiter und macht diesen Ansatz zu einer vielversprechenden Lösung für datenschutzerhaltende und effiziente medizinische Bildgebung.