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Warren，Blumenthal致Jab Holdings Re兽医诊所的信
1私募股权利益相关者项目，“兽医医学中的反托拉斯执行和巩固”，迈克尔·芬恩，2024年2月13日，https：//pestakeansoulter.org/news/antitrust-entrust-enforce--enforce--enforce--enforception-inf-consolion--consolidation-in-consolidation-in-in-veterinary-medicic///。2美国宠物产品协会，“行业趋势和统计数据”，https://www.americanpetproducts.org/research- Insights/industry-trundion-trends-trends-and-stats。 3私募股权利益相关者项目，“兽医医学中的反托拉斯执行和巩固”，迈克尔·芬恩，2024年2月13日，https：//pestakeansoulter.org/news/antitrust-entrust-entrust-enforce--enforce--enforception-inf-consolion--consolidation-ingosolidation-in-consolidation-in--veterinary-medicic;串行卷 - 将公司定义为一系列较小的收购，从而导致市场份额大幅增长 - 是PE行业的最爱。 ;美国经济自由项目，“汇总经济：串联收购的巩固行业的业务”，2022年12月，第1页。 6，http：//www.economicliberties.us/wp-content/uploads/2022/12/serialacquesitions-working-paper-paper-r4-2.pdf。 ; Fortune, “Private equity's favorite way to make acquisitions may be illegal, FTC Chair Lina Khan says,” Paige Hagy, July 19, 2023, https://fortune.com/2023/07/19/private-equity-ftc-mergers-acquisitions-rollup-strategy- linakhan-antitrust/. 4大西洋，“为什么您的兽医账单如此高”，Helaine Olen，2024年4月25日，https：//www.theatlantic.com/ideas/archive/2024/2024/vet-private-equate-equity-equity-equity-industry/678180/。 ;2美国宠物产品协会，“行业趋势和统计数据”，https://www.americanpetproducts.org/research- Insights/industry-trundion-trends-trends-and-stats。3私募股权利益相关者项目，“兽医医学中的反托拉斯执行和巩固”，迈克尔·芬恩，2024年2月13日，https：//pestakeansoulter.org/news/antitrust-entrust-entrust-enforce--enforce--enforception-inf-consolion--consolidation-ingosolidation-in-consolidation-in--veterinary-medicic;串行卷 - 将公司定义为一系列较小的收购，从而导致市场份额大幅增长 - 是PE行业的最爱。;美国经济自由项目，“汇总经济：串联收购的巩固行业的业务”，2022年12月，第1页。 6，http：//www.economicliberties.us/wp-content/uploads/2022/12/serialacquesitions-working-paper-paper-r4-2.pdf。; Fortune, “Private equity's favorite way to make acquisitions may be illegal, FTC Chair Lina Khan says,” Paige Hagy, July 19, 2023, https://fortune.com/2023/07/19/private-equity-ftc-mergers-acquisitions-rollup-strategy- linakhan-antitrust/.4大西洋，“为什么您的兽医账单如此高”，Helaine Olen，2024年4月25日，https：//www.theatlantic.com/ideas/archive/2024/2024/vet-private-equate-equity-equity-equity-industry/678180/。;
已发布版本的引用 (APA)：Torkzadehmahani, R.、Nasirigerdeh, R.、Blumenthal, DB、Kacprowski, T.、List, M.、Matschinske, J.、Spaeth, J.、Wenke, NK 和 Baumbach, J. (2022)。生物医学中的隐私保护人工智能技术。医学信息方法，61(S01)，e12-e27。https://doi.org/10.1055/s-0041-1740630
摘要背景人工智能 (AI) 已成功应用于许多科学领域。在生物医学领域，AI 已经显示出巨大的潜力，例如，在下一代测序数据的解释和临床决策支持系统的设计中。目标然而，在敏感数据上训练 AI 模型引发了对个人参与者隐私的担忧。例如，全基因组关联研究的汇总统计数据可用于确定给定数据集中是否存在个体。这种相当大的隐私风险导致访问基因组和其他生物医学数据受到限制，这不利于协作研究并阻碍了科学进步。因此，人们付出了大量的努力来开发可以从敏感数据中学习同时保护个人隐私的 AI 方法。方法本文概述了生物医学中隐私保护 AI 技术的最新进展。它将最重要的最先进方法置于统一的分类法中，并讨论它们的优势、局限性和未解决的问题。