联邦学习医疗平台MedFL覆盖全球800家医院：AI诊断模型训练不再需要患者数据离开医院

2028年8月8日，非营利组织HealthAI宣布其联邦学习医疗平台MedFL已在全球800家医院部署完成。

MedFL允许各医院在本地用自己的患者数据训练AI诊断模型，然后仅将模型参数更新（而非原始数据）加密传输至中央服务器进行聚合。这种架构使得参与医院能够共同训练一个高质量的AI诊断系统，同时患者数据始终保留在各自的服务器上。

目前MedFL平台已训练出三个核心模型：胸部X光异常检测（准确率97.2%）、皮肤病变分类（准确率94.8%）和病理切片癌症识别（准确率96.1%）。每个模型的训练数据量相当于单家医院积累数据的800倍。

项目负责人、斯坦福大学教授Li Wei表示，MedFL的成功证明了"数据不动、模型动"的医疗AI发展路径是可行的。目前已有超过200家新的医疗机构申请加入。