本研究探讨医学领域联邦学习的伦理风险，提出“联邦不透明性”概念，揭示其双重黑箱问题，强调需克服挑战以确保医疗伦理的可行性。
在医疗领域实施人工智能时，需关注责任、透明度和伦理。数据隐私和安全至关重要，差分隐私技术可保护个人数据。模型的准确性和集成学习能提高决策的可靠性。同时，医疗数据易受历史偏见影响，使用公平性指标可减轻偏见。构建负责任的医疗AI面临挑战，但也带来收益。
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