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基于联邦学习的跨机构医疗数据协作模型1

基于联邦学习的跨机构医疗数据协作模型

摘要

随着医疗信息化建设的深入推进，医疗机构积累了海量的临床数据资源。然而，由

于数据隐私保护法规的限制和技术壁垒，这些宝贵的数据资源往往分散在各个医疗机

构中，形成”数据孤岛”现象，严重制约了医疗大数据价值的充分发挥。联邦学习作为一

种新兴的分布式机器学习技术，能够在保护数据隐私的前提下实现跨机构的数据协作

与模型训练，为解决医疗数据共享难题提供了创新路径。本报告系统阐述了基于联邦学

习的跨机构医疗数据协作模型的理论基础、技术架构和实施方案，通过构建安全、高效、

可扩展的协作框架，实现医疗机构间数据价值的协同挖掘。报告详细分析了联邦学习在

医疗领域的应用现状，设计了包含数据预处理、模型训练、安全通信和结果聚合的完整

技术路线，提出了分阶段实施策略和保障措施。预期成果显示，该模型可提升医疗AI

模型性能15%30%，同时确保数据不出本地，符合《个人信息保护法》《数据安全法》等

法律法规要求。本报告为医疗机构开展数据协作提供了系统化解决方案，对推动医疗数

字化转型具有重要意义。

引言与背景

1.1医疗数据资源现状与价值

医疗数据作为国家重要的基础性战略资源，其价值日益凸显。根据国家卫生健康委

员会统计，我国医疗机构每年产生的医疗数据量已达到EB级别，并以每年40%以上

的速度增长。这些数据包含丰富的临床信息、基因数据、影像资料和健康档案，对于疾

病预测、精准医疗、公共卫生决策具有重要价值。然而，当前医疗数据利用率不足20%，

大量数据资源处于沉睡状态。究其原因，主要在于数据分散存储在不同医疗机构中，缺

乏有效的共享机制。大型三甲医院拥有丰富的病例数据，而基层医疗机构数据相对匮

乏；东部发达地区医疗数据积累深厚，中西部地区则相对薄弱。这种不均衡分布严重制

约了医疗大数据的整体价值释放。

1.2数据共享面临的挑战

医疗数据共享面临多重挑战。首先是法律合规风险，《个人信息保护法》《数据安全

法》《网络安全法》等法律法规对医疗数据的收集、存储、使用提出了严格要求。医疗

机构直接共享原始数据可能面临法律风险。其次是技术障碍，不同医疗机构采用的信息

系统各异，数据标准不统一，存在严重的异构性问题。第三是安全顾虑，医疗数据包含

敏感个人信息，一旦泄露将造成严重后果。第四是利益分配机制缺失，医疗机构缺乏共

享数据的动力。这些因素共同导致了医疗数据”不愿共享、不敢共享、不能共享”的困境。

基于联邦学习的跨机构医疗数据协作模型2

1.3联邦学习的技术优势

联邦学习由Google于2016年首次提出，是一种分布式机器学习范式。其核心思

想是”数据不动模型动”，即各参与方保留本地数据不外传，仅交换模型参数或梯度信息，

通过加密机制保护隐私。与传统集中式学习相比，联邦学习具有显著优势：一是符合隐

私保护要求，原始数据始终保留在本地；二是降低通信成本，只需传输模型参数而非海

量数据；三是支持异构数据，能够处理不同机构间的数据分布差异；四是增强模型泛化

能力，利用多源数据训练更鲁棒的模型。这些特性使联邦学习成为解决医疗数据共享难

题的理想技术路径。

1.4研究意义与目标

本研究旨在构建基于联邦学习的跨机构医疗数据协作模型，解决医疗数据孤岛问

题，释放数据价值。具体目标包括：设计符合医疗场景的联邦学习架构；开发安全高效

的通信协议；建立数据质量评估机制；构建模型性能评价体系；制定实施规范和标准。

通过本研究，期望实现医疗机构间的安全协作，提升医疗AI模型性能，推动精准医疗

发展，为健康中国战略提供技术支撑。

研究概述

2.1研究定位与范畴

本研究定位于应用基础研究，聚焦联邦学习在医疗数据协作中的关键技术问题。研

究范畴涵盖医疗数据特征分析、联邦学习算法优化、安全机制设计、系统架构实现等方

面。研究对象包括医院电子病历、医学影像、基因测序等典型医疗数据类型。研究范围

限定于合法合规的医疗数据协作场景，不涉及非法数据获取和滥用。研究将遵循”问题

导向理论创新技术突破应用验证”的思路，形成完整的技术解决方案。

2.2核心科学问题

本研究旨在解决三个核心科学问题：一是如何在保护隐私的前提下实现医疗数据

的有效利用；二是如何处理医疗数据的异构