随着科技的不断进步，人工智能（AI）在医疗领域的应用越来越广泛，尤其是在疾病诊断、治疗决策支持、个性化医疗等方面。然而，在实现这些创新的过程中，隐私保护成为了一个不容忽视的重要问题。传统的机器学习方法往往依赖于将患者数据集中存储，导致数据隐私和安全问题的出现。医疗联邦学习（Federated Learning）作为一种新兴的技术，能够有效地解决这一问题，同时提高医疗模型的性能。