본 논문은 의료 분야 인공지능 모델 구축의 가장 큰 어려움 중 하나인 데이터 공유 문제를 해결하기 위해, 여러 대륙(유럽, 북미, 아시아)의 데이터 세트를 활용하여 지역 데이터 세트를 공유하지 않고 글로벌 의료 모델링 프레임워크를 제안합니다. 혈당 관리를 연구 모델로 선택하여 효과를 검증하였으며, 블록체인 기반 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 정보가 보호되고, 제한된 개인 데이터로 훈련된 모델보다 예측 정확도가 훨씬 높으며, 중앙 집중식 데이터 세트의 결과와 유사하거나 약간 더 나은 것으로 나타났습니다. 이 연구는 편향을 줄이고 인류에게 이익을 제공하는 데 추가 데이터가 중요한 국제 의료 프로젝트 협력의 길을 열어줍니다.
