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摘 要 ：随着医疗数据的积累和数字化的发展,医疗领域对于数据的分析和利用变得越来越重要。然而,基于医疗数据的 特殊性,它涉及了大量的患者隐私信息,如个人身份、病历、诊断结果等,对数据利用过程中的隐私保护提出了更为严格的要 求。隐私计算作为一种保护隐私的技术手段,近年来在医疗领域得到了广泛应用。本文旨在探讨基于隐私计算的联邦学习技术 在医疗领域的应用现状、优势、挑战和未来发展方向。
Exploring the Innovative Application ofFederated Learning Technology in the Medical Field
LI Bin1. GU Zhengmin1. LI Xiangwen2. CUI Shaohua2
(1.The First Hospital of China Medical University, Shenyang Liaoning 110002;
2.Shenyang NSFOCUS Network Security Technology Co., Ltd., Shenyang Liaoning 110167)
【Abstract】：With the accumulation of medical data and the development of digitization, the analysis and utilization of data have become increasingly important in the medical field. However, due to the sensitive nature of medical data, which involves a large amount of private patient information such as personal identities, medical records, and diagnostic results, there are stricter requirements for privacy protection during data utilization. Privacy-preserving computation, as a technical means of protecting privacy, has been widely applied in the medical field in recent years. This paper aims to explore the current applications, advantages, challenges, and future development directions of privacy-preserving federated learning technology in the medical field.
【Key words】：privacy computing;federated learning;image analysis;data sharing
联邦学习作为一种分布式机器学习方法,在促进数 据共享和跨机构合作的同时保护数据隐私成为一项重要 任务。联邦学习在辅助医疗和医疗科研教学领域拥有巨 大的潜力,但仍需优化解决数据隐私保护、模型合并、 数据预处理与特征工程、模型选择与调优、合作协调机 制等技术和问题,以推动联邦学习在辅助医疗和医疗科 研教学领域的应用。本文旨在探讨联邦学习在辅助医疗 和医疗科研教学领域中的应用,并对其中涉及的技术和 问题进行综述和分析。
首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和原理,以 及其在医疗领域的应用现状和前景。然后,详细探讨了 联邦学习中的数据隐私保护技术,以保护医疗和学校科 研领域中的敏感数据。接着,讨论了联邦学习中的模型合并策略,并探讨了联邦学习中的数据预处理与特征 工程技术,包括数据标准化、特征选择、特征提取等方 法,以提高模型的性能。最后,讨论了联邦学习中的合 作协调机制,包括合作协议、通信协议等方法,以确保 各方能够高效地协同工作。
1 联邦学习介绍
隐私计算中的联邦学习是一种分布式机器学习方 法,其中多个参与方在保护各自的数据隐私的前提下, 通过共享模型更新和合并的方式进行协作学习,从而实 现对联合数据集的全局模型训练 [1]。每个参与方可以是 不同的组织、机构或个体,拥有自己的本地数据,而不 需要将数据共享或集中存储在一个中央服务器上。
常见的联邦平均算法、联邦逻辑回归算法、联邦深度神经网络算法、联邦生成对抗网络算法在医疗领域中 可以应用于多种现实场景下,例如,疾病预测、药物发 现、临床决策支持、个性化治疗方案生成等 [2]。
2 联邦学习当前面临的主要问题
联邦计算当前面临的主要问题包含以下几个方面。
2.1 数据异质性
不同医疗机构之间的医疗数据可能存在异质性,包 括数据格式、数据质量、数据量等方面的差异。
2.2 通信和计算开销
联邦学习需要在不同医疗机构之间进行模型更新和 参数传输,这会引入通信和计算开销。
2.3 安全性
联邦学习中涉及到医疗数据的传输和处理,其安全 性是一个重要的考虑因素。
2.4 法律和法规限制
医疗数据涉及到众多的法律和法规限制,包括网络 安全法、数据安全法、个人信息保护条例等规定,限制 了医疗数据的共享和处理。
2.5 模型鲁棒性和可解释性
医疗图像处理任务通常对模型的鲁棒性和可解释性 要求较高,因为医疗决策需要可靠的模型预测结果和可 解释的推理过程。联邦学习在医疗图像处理领域及科研教学方面具有 广泛的应用前景,并能够解决医疗数据隐私保护、跨机 构合作、辅助医疗、产学研等方面的数据安全问题。
3 联邦学习在医疗领域的应用
医疗图像处理包括了医学影像的诊断、分析、处理 和解释等任务,其中包括了 X 射线、CT 扫描、MRI 等 多种类型的图像,医疗影像识别模型如图 1 所示。联邦 学习通过在多个医疗机构、多个科室以及医疗机构与科 研教学机构之间共享模型而不共享数据的方式,解决了 医疗图像处理中涉及的隐私和安全等问题。联邦学习在医疗图像处理领域的应用包括了以下几 个方面。
3.1 患者隐私保护
医疗数据涉及到患者的隐私信息,包括患者的个人身份、病历记录、影像资料等。
3.2 数据标准化和归一化
不同医疗机构之间的医疗数据可能存在不同的数据 格式、数据质量和数据量,这会对联邦学习中的模型聚 合和融合产生影响。
3.3 模型聚合和融合
联邦学习中需要将各医疗机构的局部模型聚合和融 合成一个全局模型,但不同机构之间的数据分布和特征 可能存在差异,导致模型聚合。
3.4 模型优化和压缩
医疗图像处理通常需要复杂的模型,但在联邦学习 中,模型的参数传输和计算开销可能较大。
3.5 安全性和合规性
联邦学习涉及到跨机构的数据传输和处理,需要采 取安全措施保护数据的安全性。
3.6 模型解释性和鲁棒性
医疗图像处理任务对模型的解释性和鲁棒性要求较 高,以支持医疗决策的可靠性和可解释性。
3.7 数据偏差和样本不平衡
医疗图像处理中可能存在数据偏差和样本不平衡的问 题,不同医疗机构的数据分布和样本数量可能存在差异。 3.8 模型更新和迭代
联邦学习中涉及到多个医疗机构、多个科室及多个 科研机构的参与,模型的更新和迭代可能会受到限制。
联邦学习在医疗图像处理领域及科研教学方面的应用 潜力巨大,可以充分利用分布在不同医疗机构的大规模医 疗数据,从而改进医疗图像分析的准确性、效率和可靠性。
4 联邦学习技术在院内医疗与学校科研之间的数据共享
随着医疗数据在医院和科研教学机构之间的共享需 求变得更加普遍,保护数据隐私成为一项重要任务。在 联邦学习中,需要采取一系列隐私保护技术,如差分隐 私、加密计算等,以确保患者隐私不被泄露。
4.1 数据隐私保护
如图 2 所示,由于医疗数据涉及患者隐私,医院和 学校在共享数据时需要采取措施保护数据隐私。可以使用联邦学习算法中的隐私保护技术,如差分隐私、加密 计算等,对数据进行隐私保护,确保患者隐私不被泄露。
4.2 模型合并策略
联邦学习算法涉及多个参与方,每个参与方在本地 训练模型后,需要将模型合并为一个全局模型。可以采 用加权平均、模型融合等策略,将各方的模型进行合 并,从而得到一个更加精确的全局模型。
4.3 数据预处理与特征工程
在联邦学习中,各方的数据可能具有不同的特点和 分布,因此,需要进行数据预处理和特征工程,以保证 数据的一致性和可比性。可以使用数据标准化、特征选 择、特征提取等技术,对数据进行预处理和特征工程, 从而提高模型的性能。
4.4 模型选择与调优
在联邦学习中,各方可能采用不同的模型架构和参 数设置,因此,需要进行模型选择和调优,以找到最合 适的模型。可以使用模型评估、超参数搜索等技术,对 各方的模型进行选择和调优,以提高全局模型的性能。 4.5 合作协调机制在联邦学习中,需要建立合作协调机制, 确保各方 能够高效地协同工作。可以采用联邦学习框架中的联邦 优化、模型聚合、通信优化等技术,以保证各方在数据 共享和模型合并过程中能够稳定和高效地进行合作。
4.6 安全性保障
在数据共享过程中,需要保障数据和模型的安全 性,防止数据泄露、篡改或未经授权的访问。可以使用加密通信、访问控制、身份认证等技术,确保数据共享 和模型合并过程中的安全性。
如图 3 所示, 机器学习算法在医院与科研教学机构 之间的数据共享可以通过合理的数据隐私保护、模型合 并策略、数据预处理与特征工程、模型选择与调优、合 作协调机制和安全性保障等措施来实现。具体可以从以 下几个维度进行创新技术探索 ：
(1)基于共享模型的影像处理 ：医院和学校可以共 同训练一个影像处理模型,例如,用于医学影像诊断的 深度学习模型。各方在本地使用自己的数据进行模型训 练,然后将模型上传到中央服务器进行模型合并,并更 新全局模型 [3]。
(2)基于特征提取的数据共享 ：医院和学校可以共 同合作进行特征提取,将医学影像数据中的特征提取出 来,并进行脱敏处理后共享特征数据。
(3)联邦学习中的数据共享协议 ：医院和学校可以 制定联邦学习中的数据共享协议,明确共享的数据范 围、使用权限、隐私保护措施等,并签署相关的合同或 协议,确保数据共享的合法性和合规性。
(4)安全性保障措施 ：在数据共享过程中,医院和 学校需要采取严格的安全措施,包括加密通信、访问控 制、身份认证等,保障数据和模型的安全性,防止未经 授权的访问和数据泄露 [4]。
(5)合作协调机制 ：医院和学校需要建立合作协调 机制,包括共同的工作流程、沟通渠道、决策机制等, 确保各方能够高效地协同工作,并共同管理和维护共享 的数据和模型。
需要注意的是,联邦学习在医院和科研教学机构之 间的数据共享涉及复杂的技术、法律和伦理等多个方面 的考虑,需要充分的合作和沟通,确保数据共享的安 全、合法和合规性。以下是一些潜在的思路和措施 ：
(1)数据脱敏和隐私保护 ：医学影像数据包含患者的 隐私信息,如患者的姓名、身份证号、病历号等 [5]。在进 行数据共享时,需要进行有效的数据脱敏和隐私保护 [6]。
(2)数据使用权限控制 ：医院和学校可以制定严格 的数据使用权限控制机制,明确数据的使用目的、范围 和权限,并限制未经授权的数据访问和使用。
(3)数据审计和监控 ：医院和学校可以建立数据审 计和监控机制,对数据共享过程进行监控和审计,确保 数据使用的合规性和安全性。
(4)模型合并和更新 ：在联邦学习中, 各方可以在 本地训练模型,并将模型上传到中央服务器进行合并和 更新 [7]。
(5)数据共享协议和合同 ：医院和学校可以签署数 据共享协议和合同,明确数据共享的目的、范围、权限、 隐私保护措施等,并约定各方的权利和义务。
5 结语
随着医疗图像处理领域业务与需求的不断发展和医 疗数据的日益增多,联邦学习作为一种有潜力的技术, 为医疗图像分析提供了新的解决方案。联邦学习通过在 多个医疗机构之间共享模型而不共享数据的方式,保护 了患者隐私和数据安全,并允许在分布式的数据环境中 构建高性能的模型。
然而,联邦学习在医疗图像处理领域还面临一些挑 战,包括数据隐私保护、模型的可解释性和鲁棒性、数 据偏差和样本不平衡、模型更新和迭代等。为了推动联 邦学习在医疗图像处理领域的进一步应用,需要进一步 研究和解决这些挑战,并采取相应的技术和方法来保障 联邦学习模型的性能和安全性。
未来,联邦学习有望在医疗图像处理领域发挥更大的作用。随着医疗数据的不断积累和技术的不断发展, 联邦学习有望成为医疗图像分析中一种重要的解决方 案,为临床决策、疾病诊断和治疗提供更准确、高效和 安全的支持。
综上所述,联邦学习技术在医疗图像分析领域的应 用前景广阔,将为医疗领域带来更多的机会和挑战。通 过克服技术和安全上的障碍,联邦学习有望成为医疗图 像处理领域的重要技术手段,为改善患者的医疗诊疗效 果和提升医疗健康服务质量做出积极贡献。
参考文献
[1] 窦佐超,汪诚弘,邓杰仁,等.生物医疗大数据隐私与安全保护的 应对策略与技术[J].中华医学图书情报杂志,2019.28(11):11-15. [2] 柴扬帆,孔桂兰,张路霞.医疗大数据在学习型健康医疗系统 中的应用[J].大数据,2020.6(5):29-44.
[3] 毛耀如.针对分布式联邦深度学习的攻击模型及隐私对策研 究[D].西安:西安电子科技大学,2020.
[4] 韩铭.医院网络建设内外网合与分之优化方案[J].互联网周 刊,2021(24):48-51.
[5] 梁金龙.山东省千佛山医院电子病历集成平台设计与实现 [D].济南:山东大学,2017.
[6] 吕军,杨超,王跃东,等.基于多业务场景的大数据脱敏技术 研究及其在电力用户隐私信息保护中的应用[J].电力大数据, 2018.21(7):29-35.
[7] 黄茜茜.基于差分隐私保护的不均衡数据联邦学习方法[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学,2020.
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