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数据孤岛与联邦学习：构建医疗大模型信任底座的架构范式与战略抉择
医疗数据的隐私保护与流动性矛盾正成为AI临床应用的重大瓶颈。联邦学习通过“数据不动模型动”的创新范式，为打破医疗数据孤岛提供了可行路径。本文将深度解析联邦学习在医疗大模型训练中的技术机制、隐私协同、激励治理及全球实践案例，揭示这一技术如何重塑医疗AI的发展逻辑。
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