医学 AI

Breaking Data Efficiency Dilemma: A Federated and Augmented Learning Framework For Alzheimer's Disease Detection via Speech

突破数据效率困境：一种联邦学习与增强学习框架用于通过语音检测阿尔茨海默病

Xiao Wei, Bin Wen, Yuqin Lin, Kai Li, Mingyang gu, Xiaobao Wang, Longbiao Wang, Jianwu Dang

机构 * Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application（认知计算与应用天津重点实验室） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（智能计算学院，天津大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； College of Computer and Data Science, Fuzhou University（计算机与数据科学学院，福州大学） ； Huiyan Technology (Tianjin) Co., Ltd（慧研科技（天津）有限公司） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 FAL-AD通过联邦学习与数据增强框架，实现阿尔茨海默病语音检测中的数据效率提升，达到91.52%的多模态准确率。

Comments 5 pages, 1 figures, accepted by ICASSP 2026 conference