随着信息技术的快速发展，医疗行业正在逐步向数字化转型。如何在确保患者隐私的前提下，实现数据共享与分析，成为了当前医疗领域亟待解决的重要课题。医疗联邦学习（Federated Learning，FL）作为一种新的人工智能技术，正在逐步成为医疗数据共享和隐私保护的核心方案之一。本文将探讨医疗联邦学习的基本概念、应用背景、隐私保护机制及其在跨医院模型中的具体实现。