تتطلب التوسع السريع في الطب عن بُعد طرقًا آمنة وتعاونية وتحافظ على الخصوصية لإدارة البيانات الطبية الحساسة. تواجه نماذج التدريب التقليدية المركزية تحديات مثل تسرب البيانات ونزاعات الملكية، مما يعيق التعاون المؤسسي. لمعالجة هذه القضايا، يقدم هذا البحث MedLedgerFL، وهو منصة هجينة تدمج تقنية البلوكشين مع التعلم الفيدرالي (FL) لتعزيز سلامة وموثوقية تحليلات الرعاية الصحية…

تقدم الدراسة إطار PPFBXAIO، الذي يدمج التعلم الفيدرالي، وتكنولوجيا البلوكشين، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لمعالجة التحديات الكبيرة في أنظمة التعلم الآلي اللامركزية، لا سيما في قطاع الرعاية الصحية. باستخدام تقنيات مثل LGOA لاختيار الميزات، وتطبيع Min-Max، وتشفير SHA-256، والعقود الذكية لتجميع النماذج، يضمن الإطار خصوصية البيانات، وشفافية النموذج، والقدرة على مقاومة هجمات التسميم. أظهرت التقييمات…