Краткое содержание

arXiv:2511.11714v1 Тип объявления: новый Аннотация: Раннее и точное выявление пневмонии по рентгенограммам грудной клетки имеет критически важное клиническое значение для ускорения лечения и изоляции пациентов, снижения риска осложнений и сокращения неоправданного использования антибиотиков. Хотя искусственный интеллект (ИИ) существенно улучшает детекцию на основе рентгенограмм, его разработке препятствуют глобально распределённые данные, высокая вариативность между больницами и строгие нормы защиты конфиденциальности (такие как HIPAA, GDPR), которые делают централизацию данных непрактичной. Эти ограничения усугубляются неоднородными протоколами визуализации, неравномерной доступностью данных и высокими затратами на передачу крупных медицинских изображений между географически удалёнными центрами. В данной статье мы оцениваем технологию Федеративного обучения (FL) с использованием платформы Sherpa.ai FL, которая позволяет нескольким больницам (узлам) совместно обучать классификатор пневмонии по рентгенограммам, сохраняя данные на местах и в конфиденциальности. Используя набор данных "Pediatric Pneumonia Chest X-ray", мы моделируем межбольничное сотрудничество с неид