Federated Machine Learning erlaubt es, Erkenntnisse aus dezentral gehaltenen DatenbestĂ€nden zu gewinnen. Im Bereich der Life Sciences gibt es dafĂŒr zahlreiche potenzielle Anwendungsfelder, wie z.B. bei RĂŒckenmarksverletzungen oder der Strahlentherapie. Eine interdisziplinĂ€re Veranstaltung hat die Potenziale dieser Technologie aufgezeigt, dabei aber auch festgestellt, dass noch praktische und rechtliche HĂŒrden bestehen.

Le Federated Machine Learning permet d’obtenir des informations Ă  partir de bases de donnĂ©es dĂ©centralisĂ©es. Il existe de nombreux champs d’application potentiels dans le domaine des sciences de la vie, comme par exempleles lĂ©sions de la moelle Ă©piniĂšre ou la radiothĂ©rapie. Une confĂ©rence interdisciplinaire a mis en Ă©vidence le potentiel de cette technologie, tout en constatant qu’il existe encore des obstacles pratiques et juridiques.

Etienne Liechti | 2025 Ausgabe 6