Federated Learning in ambito sanitario: principi e applicazioni nella ricerca clinica

Il Federated Learning rappresenta un paradigma di apprendimento distribuito che consente di addestrare modelli di intelligenza artificiale senza condividere direttamente i dati sensibili, un aspetto di particolare rilevanza nel contesto sanitario. Questo lavoro esplora i principi fondamentali del Federated Learning e le sue applicazioni nella ricerca clinica, analizzandone il funzionamento e le implicazioni in termini di sicurezza, efficienza e cooperazione tra le istituzioni. L’indagine, condotta attraverso una revisione della letteratura scientifica, mette in evidenza come il Federated Learning costituisca una soluzione promettente per la tutela della privacy dei pazienti e per la creazione di modelli globali basati su dati distribuiti. Tuttavia, emergono ancora diverse sfide da affrontare, legate all’eterogeneità dei dati, ai costi computazionali e alla mancanza di standard comuni. Nel complesso, il Federated Learning si configura come una tecnologia dal più grande potenziale per il futuro della ricerca clinica, a condizione che vengano superati gli attuali limiti tecnici e organizzativi.