数据安全

本研究深入探讨了人类皮肤疾病的分类，特别是良性和恶性皮肤癌，重点关注数据隐私保护。传统的皮肤疾病视觉诊断通常具有主观性，并且因病变的颜色、纹理和形状各异而变得复杂。为应对这些挑战，我们提出了一种隐私保护且可解释的深度学习架构，该架构利用分布式医疗数据源上的安全联邦学习，无需暴露患者隐私信息，确保符合数据保护法规。

通过将皮肤图像数据集分为两类并分配给三个客户端来模拟现实世界的去中心化场景。采用联邦平均方法在25轮联邦通信中训练VGG19模型——一个成熟的卷积神经网络——该模型已在ImageNet上进行预训练并针对二元分类进行了微调。为增强鲁棒性和多样性，皮肤病学数据集（如Kaggle）通常用于类似研究中进行性能评估。此外，还结合了可解释AI技术，如梯度加权类激活映射，以提高透明度并帮助临床医生可视化和解释模型的决策过程。

实验结果表明，联邦学习方法在保持数据隐私的同时实现了高分类性能。这项工作凸显了将可解释性与联邦学习相结合，为皮肤病诊断开发可靠且注重隐私的AI解决方案的潜力。

每年有数百万新发皮肤癌病例被诊断出来，使其成为全球最普遍的癌症类型之一。黑色素瘤作为一种恶性皮肤癌，如果不及早发现可能特别致命。皮肤作为内脏器官和结构的保护屏障，强调了即使是微小扰动也可能对身体系统产生重大影响。皮肤病变的不同外观和严重程度反映了皮肤疾病的多样化病因。

尽管早期检测对于提高患者生存率至关重要，但传统诊断方法主要依赖于皮肤科医生主观且易出错的可视评估。良性和恶性（黑色素瘤）都是皮肤癌的形式，如果及早发现，几乎总是可以治愈的。对受影响的皮肤区域进行物理检查以排除其他可能原因是诊断黑色素瘤的第一步。全球估计表明，2020年将有1000万人因癌症丧生。

计算技术在皮肤癌诊断中的应用越来越受欢迎，人工智能和图像处理的进步对于精确的病变评估和早期识别至关重要。当与机器学习算法结合使用时，包括数字乳腺摄影、组织病理学和皮肤断层合成在内的技术显著提高了诊断准确性。

过去几年中，黑色素瘤病例一直在稳步上升。如果癌症及早发现，小型外科手术可以提高康复机会。皮肤科医生经常采用流行的非侵入性皮肤镜成像方法来评估色素性皮肤病变。通过放大病变的位置或表面，皮肤镜检查使皮肤科医生更容易检查结构。

人工智能，特别是深度学习的最新发展极大地促进了自动化和精确诊断系统的开发。皮肤癌分类是医学成像任务之一，其中卷积神经网络已展现出卓越的性能。其中，VGG16作为一种已在ImageNet上预训练的深度卷积神经网络，因其强大的特征提取能力和简洁的架构而被广泛用于迁移学习。通过在皮肤镜图像数据集上优化VGG16，研究人员能够以高准确度区分良性和恶性病变。

在传统的医疗保健系统中，中央代理负责提供原始数据。由于这个原因，该系统仍然存在严重的风险和问题。其中最紧迫的问题包括安全和隐私。与人工智能结合使用时，该系统将拥有多个代理协作者，它们可以有效地与其目标主机通信。生物数据包含每个患者的特定信息，包括血液活动、皮肤反应、呼吸反应、心脏活动、大脑活动、面部表情以及各种其他生命信号的信息。由于信息可能作为国家研究项目的一部分被收集，这对个人和国家隐私都构成风险，因此这类数据引发了严重的隐私担忧。