Privacy-Preserving Active Learning for precision oncology clinical workflows for extreme data sparsity scenarios

El autor narra su lucha para desarrollar un modelo de oncología de precisión para un sarcoma pediátrico raro, enfrentando una escasez extrema de datos (47 muestras) y estrictas restricciones HIPAA/GDPR que impidieron compartir datos entre instituciones. Este viaje personal subraya la necesidad crítica de aprendizaje activo que preserve la privacidad para abordar estos desafíos en los flujos de trabajo clínicos.