본 논문은 의료 분야 인공지능 모델 구축의 가장 큰 과제 중 하나인 데이터 공유 문제를 해결하기 위해, 여러 대륙(유럽, 북미, 아시아)의 데이터셋을 직접 공유하지 않고 글로벌 의료 모델링 프레임워크를 제안합니다. 혈당 관리를 연구 모델로 선택하여 효과성을 검증하였으며, 블록체인 기반의 연합 학습을 구현하여 의료 데이터의 개인 정보 보호 및 안전 요구 사항을 충족하고, 온체인 인센티브 메커니즘을 통해 정직한 참여를 보상하고 악의적인 활동을 처벌합니다. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 효과적이고 효율적이며 개인 정보를 보호하는 것으로 나타났으며, 제한된 개인 데이터로 훈련된 모델보다 예측 정확도가 높고, 특정 시나리오에서는 중앙 집중식 훈련과 비슷하거나 약간 더 나은 결과를 달성했습니다. 이 연구는 편향을 줄이고 인류에 이익을 제공하기 위해 추가 데이터가 중요한 국제적인 의료 프로젝트 협력의 길을 열어줍니다.
