数据是新的石油，但在医疗保健领域，数据更像钚——极其宝贵，但如果处理不当则极度危险。如果你正在为医疗用例构建人工智能，你可能已经撞上了“数据孤岛”这堵墙。由于《通用数据保护条例》、《健康保险流通与责任法案》以及基本的人类伦理，医院不能简单地将患者记录压缩打包并通过直接消息发送给你。
那么，我们如何在不实际查看原始医学图像的情况下，训练一个高性能的皮肤病变分类模型呢？欢迎来到联邦学习和隐私保护人工智能的世界。在本指南中，我们将探讨如何使用 PySyft 和 PyTorch 在去中心化的数据上训练模型，同时将敏感信息保留在其所属的位置：患者手中。
我们将专注于联邦学习、差分隐私和安全多方计算，以构建一个稳健的、隐私优先的流程。
架构：移动代码，而非数据
在传统机器学习中，我们将数据带到模型面前。而在联邦学习中，我们反其道而行之：将模型带到数据面前。
graph TD
subgraph "中央服务器（聚合器）"
A[全局模型 v1.0] -->|分发权重| B{加密聚合器}
B -->|更新后的全局模型| A
end
subgraph "医院 A（边缘节点）"
C[本地数据：皮肤图像] --> D[本地训练]
D -->|训练后的梯度| B
end
subgraph "医院 B（边缘节点）"
E[本地数据：皮肤图像] --> F[本地训练]
F -->|训练后的梯度| B
end
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style C fill:#bbf,stroke:#333
style E fill:#bbf,stroke:#333
如上所示流程，原始图像从未离开医院。只有“学习成果”（梯度/权重）被发送回中央服务器。
先决条件
在深入代码之前，请确保你已准备好以下技术栈：
- PyTorch：我们神经网络的骨干框架。
- PySyft：实现联邦学习和隐私学习的秘密武器。
- 差分隐私（Opacus）：用于防止“成员推断攻击”。
第一步：设置虚拟工作节点
在现实场景中的，这些将是位于不同医院的物理服务器。在本教程中，我们将使用 PySyft 的虚拟工作节点来模拟两家医院（爱丽丝和鲍勃）。
import torch
import syft as sy
# 挂钩 PyTorch 以添加额外的隐私功能
hook = sy.TorchHook(torch)
# 创建两个远程“医院”
hospital_alice = sy.VirtualWorker(hook, id="alice")
hospital_bob = sy.免责声明：本文内容来自互联网，该文观点不代表本站观点。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请到页面底部单击反馈，一经查实，本站将立刻删除。
