基于联邦学习的乳腺癌预测模型研究与应用

作者及机构
本研究的通讯作者为Jiarui Chai（柴佳瑞），来自中山大学智能科学与技术学院（中国深圳，518000）。研究发表于期刊*ITM Web of Conferences*（2025年，卷70，文章编号02026），采用开放获取许可（CC BY 4.0）。

学术背景
乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其诊断依赖多模态数据（如影像、基因、生活方式等），但医疗数据的隐私性限制了跨机构协作。传统集中式机器学习需共享原始数据，存在隐私泄露风险。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种分布式机器学习框架，允许机构在本地训练模型并仅共享参数，成为解决隐私问题的关键技术。本研究旨在结合联邦学习与多模态数据（影像、基因、治疗史等），构建乳腺癌预测模型，同时解决数据异质性（heterogeneity）和模型可解释性（interpretability）等挑战。

研究流程与方法
1. 联邦学习框架设计
- 本地训练：各参与机构（如医院）使用本地多模态数据训练模型，数据预处理包括标准化（normalization）、特征提取（如CNN提取影像特征，SVM/RFE筛选基因特征）。
- 模型选择：采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、惩罚逻辑回归（Penalized Logistic Regression）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）优化模型。
- 隐私保护技术：结合差分隐私（Differential Privacy）和同态加密（Homomorphic Encryption），在参数传输时添加噪声并加密，防止数据反推。
- 全局聚合：中央服务器通过FedAvg算法（Federated Averaging）加权聚合各节点参数，生成全局模型。

1. 多模态数据整合

   • 影像数据：使用卷积神经网络（CNN）分析X光或MRI图像，提取肿瘤形态特征（如边界、纹理）。
     
   • 基因与临床数据：通过SVM和递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）筛选关键基因标记，结合治疗史构建综合预测指标。
     

2. 模型优化与验证

   • 联邦学习迭代：各机构每轮训练后上传加密参数，服务器聚合后下发更新模型，循环优化。
     
   • 评估指标：模型在独立测试集上验证分类准确率、复发风险预测AUC值等。
     

主要结果
1. 隐私保护有效性：联邦学习框架下，原始数据无需共享，差分隐私技术使模型参数泄露风险降低90%（基于理论分析）。
2. 预测性能：多模态模型（影像+基因）的乳腺癌分类准确率达92.3%，复发风险预测AUC为0.87，显著优于单一数据源模型。
3. 异质性处理：通过FedAvg加权聚合，模型在不同机构数据分布差异下仍保持85%以上的泛化能力。
4. 可解释性改进：引入SHAP（Shapley Additive Explanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）技术，可视化关键特征贡献（如BRCA1基因突变权重占比35%）。

结论与价值
1. 科学价值：提出首个结合联邦学习与多模态数据的乳腺癌预测框架，为隐私敏感的医疗AI协作提供范式。
2. 应用价值：模型可部署于跨医院协作平台，助力早期诊断和个性化治疗，同时符合GDPR等数据保护法规。
3. 技术突破：创新性融合差分隐私与同态加密，解决联邦学习中的参数泄露问题；通过特征融合技术提升多模态数据利用率。

研究亮点
1. 方法创新：首次在乳腺癌预测中整合FedAvg、CNN、SVM及隐私增强技术，形成端到端解决方案。
2. 跨学科应用：结合机器学习、密码学与临床医学，推动精准医疗（Precision Medicine）发展。
3. 开源贡献：代码与框架设计公开，促进联邦学习在医疗领域的标准化应用。

挑战与展望
研究指出未来需优化模型收敛速度（communication overhead）、探索迁移学习（Transfer Learning）解决数据异质性，并制定联邦学习的伦理规范。