36、医疗领域中的分散学习方法与血小板聚集模拟模型

医疗领域中的分散学习方法与血小板聚集模拟模型

在医疗领域，随着数据量的爆炸式增长，先进的分析方法与技术正发挥着越来越重要的作用。同时，血栓形成过程中血小板的聚集机制也备受关注，相关的计算模型研究为理解这一过程提供了新的视角。

分散学习方法在医疗领域的应用

在医疗诊断方面，数据分析与深度学习等先进技术的结合已成为一种有效的诊断方法，例如在多种癌症的检测中发挥了重要作用。对于 COVID - 19，成像分析和分散学习被用于处理胸部 X 光图像，以预测临床结果。这种疾病给全球卫生系统带来了前所未有的挑战，包括强制检测以及疫情的地理跟踪和绘图，联邦学习（FL）主要被提议用于利用大量多站点数据进行 COVID 检测。

新兴技术如物联网设备促使工业界和学术界共同努力构建医疗应用。在该领域的分散分析研究解决了使用这类设备带来的若干安全威胁。特别是区块链及其分散存储系统，通过由分布式节点组成的网络，促进了安全的数据存储和共享，这在基于物联网的系统中得到了体现。

然而，相关研究也存在一些局限性：
1. 虽然使用多个书目数据库会更好，但由于时间限制，添加其他数据库的搜索结果并不可行。
2. Scopus 数据库存在错误，例如出版物重复。
3. 考虑到 Scopus 的持续更新以及搜索日期与综述结果报告之间的间隔，这些结果与实际研究进展之间存在滞后。
4. 文献计量方法本身也存在局限性。

尽管如此，这项研究为该研究领域的知识结构提供了有用且全面的概述。

血小板聚集模拟模型

在血栓形成和止血过程中，凝血形成的机械化学过程都至关重要。动脉血栓形成的初始阶段可以通过血小板与血管性血友病