精准医疗新突破：基于物联网与垂直联邦学习的异构数据心血管疾病风险预测模型

　　本文提出一种基于垂直联邦学习（VFL）的物联网（IoT）框架，通过分布式机器学习（ML）实现心血管疾病（CVD）风险预测。该方法突破传统联邦学习（FL）需同构特征的限制，在保护用户隐私的前提下实现90%的准确率（accuracy）、精确度（precision）、召回率（recall）和F值（f-score），为医疗AI领域提供了兼顾数据安全与异构设备协同的新范式。

　　

研究亮点

本文首次提出面向医疗物联网（IoT）的垂直联邦学习（VFL）框架，突破传统联邦学习（FL）需同构特征与本地标签的限制，解决医疗场景中特征异构性与标签缺失的双重挑战。

方法

我们设计基于神经网络（NN）的分布式训练架构，使持有不同特征集的参与方（如医院、实验室、患者）仅共享加密梯度而非原始数据。通过三组现实场景验证：i) 患者-医院（2方）ii) 患者-医生-实验室（3方）iii) 患者-医生-心电图（ECG）中心-实验室（4方）。

结果

在真实公开数据集上，该方法达成90%的准确率（accuracy）、精确度（precision）、召回率（recall）和F值（f-score），且无需客户端持有相同特征或标签，显著优于传统联邦学习。

结论

本研究为医疗领域提供了一种安全、高效的分布式人工智能（AI）解决方案，既能保护患者隐私，又能利用异构物联网设备提升心血管疾病（CVD）早期诊断能力。

引言

心血管疾病（CVD）是全球首要死因，占全球总死亡人数的三分之一。物联网（IoT）与可穿戴设备的发展为人工智能（AI）辅助早期诊断带来新机遇。然而，医疗数据隐私约束限制了传统机器学习（ML）模型的数据集中化训练。联邦学习（FL）虽能分布式训练模型，但要求所有客户端持有完整特征集，这与医疗场景中数据天然分散的特性相矛盾。

创新点

本研究提出新型垂直联邦学习（VFL）框架，首次同时解决特征异构性与标签不可见问题：①医疗机构与实验室持有互斥特征②各客户端无法获取诊断标签。通过梯度加密交换与分布式神经网络训练，实现无需集中数据的协同建模。

Section Snippets

背景

近期医学AI研究聚焦于深度学习提升疾病预测能力，例如采用对抗性深度双补丁注意力机制（D2PAM）预测癫痫发作，或使用混合变压器模型进行阿尔茨海默病早期诊断。这些进展为CVD预测提供了技术借鉴。

系统模型

本文构建物联网驱动的分布式特征CVD预测系统，明确问题定义并提出基于VFL的算法框架。

方法论

通过梯度优化器分布式最小化损失函数，在分类问题中实施基础VFL系统，确保地理分散客户端的数据特征无需聚合即可协同训练。

结果

通过真实数据集验证所提VFL机制，详细分析多案例研究性能并与现有最优方法对比。

讨论

本方法相比依赖多分类器集成的传统方案（计算复杂且不适用于IoT设备），实现了更高效的分布式学习，为资源受限的医疗物联网提供了可行解决方案。

结论与未来工作

研究表明所提方法在保持与传统深度神经网络（DNN）相当性能的同时，兼具数据隐私保护与异构特征利用优势，为未来医疗AI发展开辟了新方向。