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联邦学习利用机构之间的数据来改善临床发现，同时遵守数据共享限制并保护患者隐私。作为遗传学和系统生物学中生物库的演变已被证明，访问更广泛和多样化的数据库会导致更快，更强大的探索和结果的翻译。更广泛地使用联邦学习可能会对生物信息学产生相同的影响，从而可以访问许多基因型，表型和环境信息的组合，这些信息被涉及或未包含在现有的生物库中。本文回顾了学术和临床机构在实施之前必须解决的方法论，基础设施和法律问题。最后，我们提供了可靠地使用联邦学习及其有效翻译为临床实践的建议。
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