توسعه الگوریتم های فدریتد لرنینگ کوانتومی برای اینترنت اشیای پزشکی (IoMT) با تاکید بر حفظ حریم خصوصی و بهینه سازی مصرف انرژی

اینترنت اشیای پزشکی (IoMT) یکی از نوآورانه ترین زیرساخت های سلامت دیجیتال است که با اتصال گسترده ی دستگاه های پوشیدنی، حسگرهای زیستی و سامانه های هوشمند بیمارستانی، حجم عظیمی از داده های حساس پزشکی تولید می کند. از سوی دیگر، ضرورت پردازش این داده ها برای تشخیص بیماری ها، پایش لحظه ای بیماران و ارائه ی خدمات شخصی سازی شده، نیازمند الگوریتم های یادگیری ماشین قدرتمند و کارآمد است. با این حال، چالش هایی نظیر محدودیت انرژی دستگاه های IoMT، الزامات سخت گیرانه ی حفظ حریم خصوصی و پیچیدگی ساختار داده های پزشکی باعث می شود که مدل های سنتی هوش مصنوعی کارایی محدودی داشته باشند. در این زمینه، فدریتد لرنینگ به عنوان یک رویکرد توزیع شده که امکان آموزش مدل های هوشمند بدون انتقال مستقیم داده ها را فراهم می سازد، به طور گسترده مورد توجه قرار گرفته است. با این حال، به دلیل رشد نمایی حجم داده ها و نیاز به محاسبات پیشرفته، استفاده از فناوری کوانتومی در کنار فدریتد لرنینگ می تواند نسل جدیدی از الگوریتم ها را شکل دهد که هم امنیت داده ها را افزایش می دهد و هم راندمان مصرف انرژی را بهینه می سازد. این مقاله با تمرکز بر تلاقی میان فدریتد لرنینگ کوانتومی و اینترنت اشیای پزشکی، به بررسی ظرفیت ها، چالش ها و کاربردهای احتمالی این فناوری در آینده ی پزشکی هوشمند می پردازد و نشان می دهد که چنین ترکیبی می تواند تحولی اساسی در معماری سامانه های سلامت دیجیتال ایجاد کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، فدریتد لرنینگ کوانتومی ، اینترنت اشیای پزشکی ، حریم خصوصی ، بهینه سازی انرژی ، محاسبات کوانتومی