Це дослідження пропонує надійну структуру для безпечного прогнозування серцево-судинного ризику, використовуючи диференційно-приватне федеративне навчання для забезпечення конфіденційності даних, одночасно дозволяючи отримувати точні медичні висновки, що є життєво важливим для реальних медичних програм, що включають чутливі дані пацієнтів.