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Federated Deep Learning for Healthcare (eBook)

A Practical Guide with Challenges and Opportunities

Si Thu Aung, Md. Mehedi Hassan, Amandeep Kaur, Chetna Kaushal (Herausgeber)

eBook Download: EPUB

2024
266 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-040-12614-1 (ISBN)

This book provides a practical guide to federated deep learning for healthcare including fundamental concepts, framework, and the applications comprising domain adaptation, model distillation, and transfer learning. It covers concerns in model fairness, data bias, regulatory compliance, and ethical dilemmas. It investigates several privacy-preserving methods such as homomorphic encryption, secure multi-party computation, and differential privacy. It will enable readers to build and implement federated learning systems that safeguard private medical information.Features: Offers a thorough introduction of federated deep learning methods designed exclusively for medical applications. Investigates privacy-preserving methods with emphasis on data security and privacy. Discusses healthcare scaling and resource efficiency considerations. Examines methods for sharing information among various healthcare organizations while retaining model performance. This book is aimed at graduate students and researchers in federated learning, data science, AI/machine learning, and healthcare.

Erscheint lt. Verlag	2.10.2024
Sprache	englisch
Themenwelt	Sachbuch/Ratgeber ► Gesundheit / Leben / Psychologie
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Informatik ► Weitere Themen ► Bioinformatik
	Medizin / Pharmazie ► Gesundheitswesen
	Studium ► Querschnittsbereiche ► Prävention / Gesundheitsförderung
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Planung / Organisation
	Wirtschaft ► Volkswirtschaftslehre
ISBN-10	1-040-12614-6 / 1040126146
ISBN-13	978-1-040-12614-1 / 9781040126141

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