Trong bối cảnh ngày càng tăng về nhu cầu bảo mật dữ liệu cá nhân trong lĩnh vực y tế, đề tài này tập trung vào việc ứng dụng công nghệ Federated Learning để cải thiện quá trình chẩn đoán và điều trị bệnh tật. Mục tiêu là xây dựng hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng dựa trên các mô hình học máy được huấn luyện từ dữ liệu phân tán của nhiều cơ sở y tế khác nhau mà không cần trao đổi trực tiếp dữ liệu gốc. Phương pháp nghiên cứu bao gồm cả việc phân tích lý thuyết và triển khai thực nghiệm để đánh giá hiệu năng hệ thống. Kết quả mong đợi là cung cấp một giải pháp bảo mật, linh hoạt cho việc xử lý dữ liệu y tế đồng thời thúc đẩy hợp tác giữa các cơ sở y tế.