12、利用群体学习实现人类指甲疾病隐私保护的早期诊断

利用群体学习实现人类指甲疾病隐私保护的早期诊断

在医疗行业中，机器学习的应用日益广泛，从电影推荐到疾病诊断，它都发挥着重要作用。特别是在医疗保健领域，机器学习不仅提高了效率，还降低了医疗成本。有研究表明，人类指甲的异常可以反映健康问题，有助于某些疾病的早期诊断。然而，利用机器学习进行疾病诊断面临着两个主要挑战：一是确保患者隐私，二是实现较高的诊断准确率。

1. 背景与挑战

在医疗诊断中，人类眼睛在检测指甲疾病方面存在局限性，而计算机和机器学习可以克服这一问题，提供更准确的诊断。为了进一步提高诊断准确性，多家医院可能会合作开发更好的疾病诊断模型。但医疗记录属于隐私信息，相关法律法规限制了私人数据的共享和使用，而机器学习应用又需要访问这些私人数据。

目前，联邦学习等策略可以解决隐私问题，但它需要一个中央服务器来合并机器学习参数以更新模型，这就要求合作医院之间相互信任，或者引入第三方来合并参数。因此，需要一种新的方法来解决医疗保健中的隐私问题，以及医院在疾病早期诊断合作中所需的信任问题。

2. 相关研究综述

已有多项研究致力于人类指甲疾病的分类，采用了各种算法和技术：
|研究人员|研究内容|模型及准确率|
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|Jumana等|利用五种预训练的深度卷积神经网络（CNN）模型对四种指甲疾病的照片进行分类|ResNet50和DenseNet201训练准确率为96.39%，Vgg16、AlexNet和GoogleNet准确率分别为92.5%、87.5%和93.98%|
|Wazarkar等|开发了一个基于指甲图像的Android疾病分类应用程序|CNN模型测试准确率为