Federated Learning in Internet of Medical Things (IoMT) Healthcare Applications

Abstract

This research explores the potential of Federated Learning (FL) to enhance data security in Internet of Things (IoT) devices, with a focus on its applications in the healthcare sector, particularly the Internet of Medical Things (IoMT). IoMT technology connects smart medical devices to the internet, enabling efficient data exchange and process improvement. FL enables the training of AI models on data distributed across these devices without transferring it to central data centers, thereby maintaining the privacy of sensitive patient data and reducing the risk of breaches. This approach significantly enhances patient care quality by enabling secure data exchange and personalized healthcare services. The study underscores the importance of integrating IoMT devices with FL to improve Data security and privacy in healthcare, supported by a simulation study that demonstrates the effectiveness of this integration in delivering smart, privacy-preserving healthcare solutions.

Cette recherche explore le potentiel de l’apprentissage fédéré (FL :Federated Learning ) pour améliorer la sécurité des données dans les appareils Internet des objets, en mettant l’accent sur ses applications dans le secteur de la santé, en particulier l’Internet des objets médicaux . La technologie l’Internet des objets médicaux connecte les appareils médicaux intelligents à Inter- net, permettant un échange de données efficace et une amélioration des processus. FL permet la formation de modèles d’IA sur les données distribuées sur ces appareils sans les transférer vers des centres de données centraux, préservant ainsi la confidentialité des données sensibles des patients et réduisant le risque de violations. Cette approche améliore considérablement la qualité des soins aux patients en permettant un échange de données sécurisé et des services de santé personnalisés. L’étude souligne l’importance de l’intégration des appareils l’Internet des objets médicaux avec FL pour améliorer la sécurité et la confidentialité des données dans les soins de santé, appuyée par une étude de simulation qui démontre l’efficacité de cette intégration pour fournir des solutions de santé intelligentes et préservant la confidentialité.