医疗AI联邦学习技术特训课程

医疗AI联邦学习技术特训课程大纲 一、课程背景与目标 医疗AI发展面临数据孤岛、隐私保护与模型泛化三大核心挑战。本课程聚焦联邦学习技术在医疗场景的创新应用，通过理论+实践结合的方式，帮助学员掌握以下能力：

理解医疗数据隐私保护的法律框架（GDPR/HIPAA）13 掌握联邦学习三大技术范式（横向/纵向/迁移学习）的实现原理68 熟练使用NVIDIA FLARE、MONAI等主流开发框架13 设计符合医疗场景的联邦学习系统架构 二、核心课程模块 模块1：联邦学习技术基础 技术原理

分布式模型训练机制：参数交换 vs 数据交换13 加密技术体系：同态加密、差分隐私、安全多方计算58 模型聚合算法：FedAvg、FedMA、联邦梯度下降58 医疗场景适配

医疗影像数据的异构性处理（设备协议标准化）13 电子病历的特征对齐技术26 时间序列数据的联邦建模方法9 模块2：开发工具与框架 主流框架实践

NVIDIA FLARE：多中心协作开发流程13 MONAI：医学影像标注与模型优化14 TensorFlow Federated：横向联邦学习实现8 部署方案

混合云架构设计（本地服务器+云端协同）13 边缘计算节点的联邦学习优化1。 模块3：医疗场景应用案例 肿瘤检测系统

肾细胞癌分割模型开发流程13 多中心数据联合训练的参数调优策略4 慢病预测系统

脑卒中风险预测模型构建26 纵向联邦学习在跨机构数据融合中的应用8 药物研发加速

联邦迁移学习在罕见病建模中的应用9 模块4：隐私保护与合规 数据安全机制

动态差分隐私参数调整58 可信执行环境（TEE）部署方案9 合规框架

GDPR/HIPAA合规性检查清单13 数据使用协议设计模板2 三、实践项目设计 项目1：联邦肿瘤分割模型开发

使用MONAI进行AI辅助标注14 部署NVIDIA FLARE多中心训练环境3 项目2：跨机构慢病预测系统

实现加密样本对齐技术26 横向联邦学习模型性能优化8 四、课程特色 技术深度：覆盖从加密算法到系统架构的全栈知识 医疗场景：包含癌症检测、脑卒中预测等真实案例12 工具链整合：提供NVIDIA FLARE+MONAI+TensorFlow的联合开发指南18 五、课程资源 开发工具包

NVIDIA FLARE 2.。官方文档 MONAI医疗影像处理工具箱4 参考文献

联邦学习在医疗影像中的应用研究13 跨机构脑卒中预测模型构建26 认证体系

完成项目可获得NVIDIA联邦学习技术认证1 六、课程安排 模块 课时 形式 技术原理 8h 理论+案例分析 工具实践 12h 代码实验室 项目开发 16h 小组实战 论文精读 4h 研讨会 课程价值：掌握医疗AI联邦学习核心技术，成为跨机构协作项目的架构设计专家。