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Föderiertes Lernen ist ein wachsendes Gebiet im maschinellen Lernen mit vielen vielversprechenden Anwendungen im Gesundheitswesen. Bis heute wurden nur wenige Studien veröffentlicht. Unsere Bewertung ergab, dass Forscher mehr tun können, um das Risiko von Verzerrungen zu verringern und die Transparenz zu erhöhen, indem sie Schritte zur Datenhomogenität hinzufügen oder erforderliche Metadaten und Code teilen.
Crowson et al. (Donnerstag) haben diese Frage untersucht.