オンコロジーにおけるフェデレーティッドラーニング：人工知能の革新とプライバシー保護の橋渡し

人工知能（AI）、特に機械学習や深層学習モデルは、複雑な多次元データを分析するための強力なツールを提供することで、オンコロジーを変革しつつあります。しかし、信頼性が高く一般化可能なモデルを開発するには、大規模なトレーニングデータセットが必要です。これらはしばしばプライバシー規制や、機関間での医療データの分散型特性に制約されます。最近、フェデレーティッドラーニングは、生データを共有することなく、複数のサイトでの共同モデルトレーニングを可能にする有望なアプローチとして浮上しています。このレビューでは、フェデレーティッドラーニングの基本原則と構造的枠組みを提示し、データプライバシーの保護、モデルの堅牢性の向上、マルチオミクスおよびマルチモーダルデータセットの統合促進におけるその強みを強調します。がんの検出、予後予測、治療反応モデリングにおける重要な応用について議論し、臨床的意思決定をサポートする可能性を示します。さらに、このレビューでは、オンコロジーにおけるフェデレーティッドラーニングの適用における主要な課題を強調し、マルチモーダルデータ、基盤モデル、因果推論、継続的学習の統合を含む精密医療の進展のための主要な方向性を概説します。技術の進展が続く中、フェデレーティッドラーニングはオンコロジーにおける人工知能の革新とプライバシー保護を橋渡しする大きな可能性を持っています。