連合学習

連合学習(Federated Learning)とは、データを中央サーバーに集めずに、分散したデバイスや機関が協力して機械学習モデルを学習させる仕組みである。
各参加者は自分のローカルデータを保持したままモデルの更新情報のみを共有するため、プライバシー保護や機密性の高い医療・創薬データの活用に適している。

タブレットを操作する医師と、背後に浮かぶデジタルの人型AIモデル。連合学習による医療データ活用を象徴する未来的イラスト

【医療DXの新潮流】連合学習とは?個人情報を守りながらAI精度を高める次世代技術を医師向けに解説

1.はじめに 日々、多くの患者様と向き合う先生方。その診療の中で生まれる電子カルテや医用画像といったデータは、まさに医療の質を向上させるための「宝の山」です。もし、これらの貴重なデータを、プライバシーを完璧に守ったまま全 […]

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DNAの二重らせんを中心に、都市と海にまたがる創薬の未来都市が描かれ、連合学習や医療研究のアイコンが浮かぶ。

【創薬DX】データ共有の壁を打ち破る「連合学習」とは?日本の産学連携が拓く医療研究の新たな地平

1.はじめに:AI創薬の新たな地平と「データのジレンマ」 近年、AI(人工知能)を活用した創薬研究は、新薬開発の期間短縮とコスト削減を実現する切り札として、世界中の製薬企業や研究機関から大きな期待を集めています。候補化合

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