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一、前言
精准医疗的目标是能快速准确地检测出患有严重疾病和异质性疾病的患者，而机器学习有助于实现这一目标，例如根据病人的血液转录组数据来识别是否患有白血病。然而，应用到实际还存在很多问题。基于人工智能（AI）的疾病诊断方法，本质上不仅依赖于适当的算法，更依赖于大型训练数据集。
由于医学数据本身是分散的，医疗机构本地的数据量通常不足以训练出可靠的分类器。因此，根据医疗数据构建出的模型，仅能解决本地问题。从人工智能角度，将各地医疗数据进行集中处理是更好的选择，但这存在难以避免的缺陷。包括数据流量问题，以及对数据所有权、保密性、隐私性、安全性和数据垄断等情况的担忧。因此，需要更有效