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FedMetaMed：用于分布式医疗系统个性化药物的联邦元学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了联邦元学习框架FedMetaMed，旨在解决分布式医疗系统中患者数据异构性对个性化药物开发的影响，从而提升模型性能。
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关键要点
- 本研究提出了联邦元学习框架FedMetaMed。
- 研究旨在解决分布式医疗系统中患者数据的异构性对个性化药物开发的影响。
- 引入积累傅里叶聚合（CFA）和协作转移优化（CTO）策略。
- CFA和CTO策略提升了全球知识聚合的稳定性和有效性。
- 该方法显著提高了个性化模型的性能。
- 实验结果表明，FedMetaMed在实际医疗成像数据集上优于现有方法。
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