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医疗AI的发展长期受困于两个矛盾：医院间数据共享的需求与患者隐私保护的红线。当传统云计算需要集中数据训练模型时，《DeepSeek联邦学习》给出了一份惊艳的解决方案——让数据"宅"在医院里，模型"跑"起来交流知识。下面我们将深入拆解这套系统如何实现"鱼与熊掌兼得"。

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一、医疗数据困境：被困在笼子里的金矿

医疗行业每天产生PB级的影像、病理、基因数据，但这些数据却像被锁在保险柜里——三甲医院担心数据泄露不敢共享，基层医院想用AI辅助诊断却缺乏数据支撑。传统解决方案如同"带着镣铐跳舞"：要么做数据脱敏（丢失关键特征），要么签保密协议（法律风险高）。

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二、联邦学习核心原理：数据不动模型动

1. 基础架构（三要素）

• 数据所有者：各医院/机构（节点）
• 协调服务器