Secure IoT Healthcare: Federated Learning and Blockchain for Privacy-Preserving AI

Dieses Kapitel befasst sich mit der Integration von Federated Learning (FL) und Blockchain, um einen sicheren und datenschutzerhaltenden Rahmen für KI im Gesundheitswesen zu schaffen. Es beginnt mit einem Überblick über die Herausforderungen im Gesundheitsdatenmanagement, wie Datenfragmentierung, Sicherheitsrisiken und regulatorische Beschränkungen. Anschließend untersucht der Text die Vorteile der Kombination von Blockchain und Föderiertem Lernen und hebt deren Potenzial zur Steigerung von Vertrauen, Transparenz und Sicherheit in den KI-Systemen des Gesundheitswesens hervor. Die vorgeschlagene Architektur ist detailliert und umfasst die Auswahl von Datensätzen, hybride Methoden des maschinellen Lernens und die Systemintegration. Performance und Simulationsergebnisse werden bewertet, was die Effektivität des vorgeschlagenen Ansatzes zeigt. In diesem Kapitel werden auch die Herausforderungen bei der Umsetzung des Föderierten Lernens im Gesundheitswesen diskutiert, wie Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre, rechnerische Beschränkungen und Fragen der Interoperabilität. Es schließt mit Schlüsselergebnissen und zukünftigen Forschungsrichtungen zur Verbesserung der datenschutzerhaltenden KI im Gesundheitswesen. Das Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über verwandte Arbeiten, in dem verschiedene Anwendungen von FL- und Blockchain im Gesundheitswesen vorgestellt und der vorgeschlagene Ansatz mit bestehenden Benchmarks verglichen werden. Die Bewertung der Leistungs- und Simulationsergebnisse unterstreicht die überlegene Genauigkeit und Effizienz des vorgeschlagenen Modells und macht es zu einer vielversprechenden Lösung für eine sichere und datenschutzerhaltende KI im Gesundheitswesen.