Це дослідження вивчає застосування федеративного навчання для забезпечення надійного навчання моделей ШІ в розподілених джерелах медичних даних без шкоди для конфіденційності пацієнтів. Наш метод демонструє чудову продуктивність у діагностиці рідкісних захворювань та прогнозуванні результатів лікування, дотримуючись суворих правил захисту даних, пропонуючи масштабоване рішення для спільного медичного ШІ.