医疗保健市场中的联邦学习（2025 - 2030）

市场规模与趋势

2024 年全球医疗保健领域的联邦学习市场规模估计为 2,883 万美元，预计 2025 年至 2030 年复合年增长率为 16.0%。联邦学习与区块链技术的集成在医疗保健领域获得了显着的地位，作为安全和可靠的强大工具。协作人工智能模型开发。联合学习允许多个医疗机构根据其数据训练人工智能模型，而无需直接共享敏感的患者信息，从而确保隐私得到维护。区块链技术通过提供一个不可变的分类账来跟踪联邦学习系统内的所有交互，从而增加了另一层安全性。这可确保数据交换和模型更新透明、可审核且防篡改，从而防止未经授权的访问或操纵。

将联邦学习与区块链相结合，使医疗机构能够为人工智能模型开发建立去中心化且安全的基础设施。区块链可验证和跟踪模型更新，从而增强对人工智能系统输出和决策的信任。这种集成促进了机构之间的更广泛协作，能够共享来自不同数据集的见解，同时保护患者机密。此外，这些技术的结合增强了人工智能系统的问责制，使跟踪和审计模型训练和数据处理过程变得更加容易。

在医疗保健领域，联合学习提供了一种跨多个机构训练人工智能模型的独特方法，使每个机构能够保持其数据的安全和私密性，而无需共享敏感的患者信息，并且仅共享模型更新，而不是实际数据。各机构汇集其专业知识和数据多样性，从而提高人工智能模型的准确性。最终，联邦学习提供了一种增强医疗保健解决方案的方法，同时保持严格的患者机密性。例如，2024 年 10 月，Fred Hutchinson 癌症中心、Dana-Farber 癌症研究所、Memorial Sloan Kettering 癌症中心、Sidney Kimmel 综合癌症中心以及 Amazon Web Services, Inc.、Microsoft Corporation、NVIDIA Corporation 和 Deloitte 等科技巨头合作成立了癌症 AI 联盟，以推进 AI 驱动的癌症护理，通过联邦学习推进 AI 驱动的癌症护理，从而在不共享敏感患者的情况下实现安全、去中心化的数据协作信息。

在偏远地区，联合学习可以直接在可穿戴设备和智能手机等边缘设备上部署人工智能模型，以进行健康监测。这些设备可以处理本地数据，而不需要合作连续的互联网访问，使其成为低连接环境的理想选择。不发送原始数据，只与中央服务器共享模型更新，确保数据隐私。这种方法允许直接在设备上实时分析健康指标，例如心率或血糖水平。联合学习允许模型利用来自多个设备的数据不断改进，而不会损害用户隐私。这对于管理慢性病或在服务欠缺地区提供预防性医疗保健特别有益。最终，它减少了对集中式基础设施的依赖，同时增强了人工智能驱动的医疗保健的可及性。

医疗保健机构正在迅速采用人工智能驱动的技术来增强患者护理。联邦学习提供了一种安全的方法，可以在多个机构之间训练人工智能模型，而无需共享敏感数据。这种去中心化的方法可确保在实现协作的同时维护患者隐私演讲。允许数据保留在本地，联合学习可以在保持安全性的同时促进创新。它还使人工智能模型能够在不同的数据集上进行训练，从而提高其在各种医疗保健环境中的准确性和适用性。例如，2024 年 12 月，德国医疗保健技术公司西门子 Healthineers 与 NVIDIA 公司合作，将 MONAI Deploy 集成到其医疗成像平台中。此次合作旨在加速人工智能驱动的解决方案在临床环境中的部署，使医疗机构更容易在医学影像工作流程中实施先进的人工智能技术。

应用洞察

药物发现和开发领域在医疗保健行业的联邦学习中占据主导地位，到2024年将占据34.0%的份额。医疗机构越来越多地整合人工智能技术来改善诊断和治疗。联邦学习使协作式AI模型训练成为可能无需共享敏感的患者数据。这种方法将数据保留在本地，保护隐私并满足监管要求。联合学习可维护安全性并实现跨医疗机构的安全、协作创新。它还允许模型从不同的数据集中学习，从而提高临床环境中的性能和通用性。

远程患者监测在医疗保健领域的联合学习市场中正在经历显着增长。可穿戴设备、物联网传感器和远程医疗技术的进步推动了这种增长。它允许在临床环境之外持续跟踪患者的健康状况，使医生能够实时访问重要数据。该方法支持早期干预，减少再入院率，并改善慢性病管理。因此，它可以改善患者的治疗效果，增加患者和提供者的便利，并有助于降低总体医疗成本。另外，远程监控荷兰国际集团支持老龄化人口，为农村或服务欠缺地区提供护理服务。

部署模式见解

本地部署部分在 2024 年占据了最大的收入份额。具有严格隐私和合规性要求的组织通常选择本地部署模式。本地设置允许敏感的患者数据保留在本地服务器中，从而减少外部暴露。这些部署通常需要大量基础设施和 IT 支持。尽管如此，许多医疗机构更喜欢这种方法来确保数据主权和定制的安全措施。随着数据隐私法规变得更加严格，对安全本地解决方案的需求预计将会增长。

在越来越多地采用基于云的医疗保健解决方案（提供可扩展性、灵活性和远程数据访问）的推动下，医疗保健行业的联合学习正在经历显着增长。云平台e能够无缝集成电子健康记录 (EHR)、人工智能工具和远程监控系统。它们还支持医疗保健提供者之间的安全数据存储和实时协作。随着医疗保健领域数字化转型的加速，对云基础设施的需求持续增长。对健康 IT 投资的增加以及对具有成本效益的数据管理解决方案的需求进一步支持了这一趋势。

最终用途见解

由于人工智能、远程监控和数字健康技术在临床环境中越来越多的采用，医院和医疗保健提供商细分市场在 2024 年产生了最高的收入份额。医院正在投资联合学习，以增强数据隐私，同时从各种来源获取见解。这些技术改善了诊断、治疗计划和整体患者护理。对个性化、安全的医疗保健解决方案不断增长的需求帮助该细分市场保持了领先地位鼎位置。此外，联邦学习使医院能够在不共享敏感数据的情况下进行协作，确保机密性，同时扩展人工智能功能。随着数字化转型的持续，医院预计将成为医疗保健行业创新的关键驱动力。

制药和生物技术公司在联邦学习医疗保健市场中正在经历显着增长。这些公司正在利用人工智能和机器学习来加速药物发现和开发。联邦学习使他们能够协作进行研究，同时维护敏感数据的隐私。这种方法可以更好地了解临床试验、基因组学和个性化医疗。因此，制药和生物技术公司越来越多地采用这些技术来提高研究成果并改善治疗选择。

区域见解

北美主导地位联邦学习在医疗保健行业的应用最为广泛，到 2024 年将占据 34.4% 的份额。该地区受益于先进的医疗保健基础设施和数字医疗技术的广泛采用。对人工智能、数据隐私法规和医疗保健创新的大力投资进一步有助于其市场领先地位。随着北美的医疗保健提供者和研究机构继续采用联邦学习，该地区预计将保持其市场主导地位。

美国医疗保健市场中的联邦学习趋势

在先进的医疗保健基础设施和对人工智能技术的广泛投资的推动下，美国在医疗保健行业的联邦学习中占有重要份额。包括 HIPAA 在内的监管框架与联邦学习的隐私保护功能非常一致。许多医疗保健提供者、制药公司，以及美国的研究机构正在采用联邦学习来增强数据隐私并改善临床研究成果。

欧洲医疗保健市场趋势中的联邦学习

欧洲一直是医疗保健行业联邦学习的主导者，这很大程度上归功于其强大的数据隐私法规，例如通用数据保护条例（GDPR）。德国、英国和法国等国家处于采用联邦学习来实现安全医疗保健合作的前沿。欧洲医疗机构越来越多地使用联邦学习来遵守隐私标准，同时提高患者护理和研究效率。

亚太地区医疗保健市场趋势中的联邦学习

在人工智能和数据隐私技术投资不断增加的推动下，亚太地区医疗保健行业的联邦学习正在快速增长。钦等国家a、日本和韩国在医疗保健创新方面取得了重大进展，利用联合学习来安全地跨机构协作。该地区对先进医疗保健解决方案不断增长的需求，加上庞大的人口基数，正在营造一个成熟的采用联邦学习的环境。

医疗保健公司洞察中的关键联邦学习

医疗保健行业联邦学习的一些主要公司包括 GE Healthcare、IBM Corporation 和 Health Catalyst。组织正致力于增加客户群，以获得行业竞争优势。因此，主要参与者正在采取多项战略举措，例如并购以及与其他大公司建立合作伙伴关系。

• Health Catalyst 积极参与联合学习，以增强医疗保健数据分析。他们的平台集成了先进的人工智能技术，包括联合学习，以实现使医疗保健组织能够在数据驱动的见解上进行协作，同时维护数据隐私。 Health Catalyst 利用联邦学习，支持安全共享医疗数据以进行预测分析和决策，帮助改善不同医疗机构的患者护理。

• IBM 公司通过其 Watson Health 平台，一直是医疗保健领域联邦学习发展的关键参与者。 IBM 专注于创建保护隐私的 AI 解决方案，使医疗保健组织能够协作训练机器学习模型，而无需共享敏感的患者数据。他们在联邦学习方面的工作旨在推进个性化医疗、改善临床结果并提高医疗保健系统的效率，同时遵守数据隐私法规。

最新进展

• 2025 年 1 月，法国生物技术公司 Owkin, Inc. 推出了 K1.0 Turbigo，这是一种先进的操作系统，旨在利用人工智能和来自其联合网络的多模式患者数据来加速药物发现和诊断。该系统提供生物学见解并支持主要的制药合作，K2.0 计划将自主 AI 试剂集成到未来的实验室研究和开发中。

• 2024 年 10 月，Owkin, Inc. 宣布与阿斯利康合作开发一种人工智能驱动的工具，用于预筛查乳腺癌患者中的种系 BRCA 突变 (gBRCAm)恩人。此次合作的重点是创建一种解决方案，可以分析数字化病理切片，以识别可能受益于进一步基因检测的患者，从而促进更早、更准确的诊断。

• 2023 年 3 月，FedML（一家提供去中心化、注重隐私的人工智能工具的美国公司）与柯尼卡美能达合作，通过在不集中数据的情况下实现机器学习模型的协作训练和部署，将去中心化和保护隐私的人工智能引入医疗保健领域。这种方法有助于克服监管和数据共享挑战，使机构能够释放孤立的医疗数据的潜力，以改进诊断和治疗。

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