人工智能研究人员一直在推进训练机器学习模型的新技术，同时保护数据隐私。 麻省理工学院最新的方法称为分裂神经网络：它允许一个人开始训练深度学习模型，另一个人完成训练。这个想法是：医院和其他医疗机构将能够在他们的患者数据的中途训练他们的模型，然后每个人将他们的半训练模型发送到一个集中的位置，以完成他们的模型一起训练的最后阶段。 集中的位置，无论是谷歌或其他公司的云服务，都不会看到原始的患者数据; 他们只会看到半生不熟的模型的输出加上模型本身。 但是，医院将受益于每个参与机构数据组合训练的最终模型。（MIT Tech Review）