Fine-Tuning Foundation Models with Federated Learning for Privacy Preserving Medical Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2502.09744v1 📥 PDF

作者: Mahad Ali, Curtis Lisle, Patrick W. Moore, Tammer Barkouki, Brian J. Kirkwood, Laura J. Brattain

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2025-02-13

备注: submitted to IEEE EMBC 2025; 7 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出基于联邦学习的微调方法，用于保护隐私的医疗时间序列预测。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 时间序列预测 基础模型 隐私保护 医疗数据

📋 核心要点

  1. 医疗数据隐私保护严格，限制了大规模数据训练，现有方法难以兼顾数据利用和隐私保护。
  2. 利用联邦学习在本地微调基础模型，无需共享原始数据，实现隐私保护下的模型训练。
  3. 实验表明，联邦学习微调基础模型在时间序列预测中有效，但效果受客户端数据分布影响。

📝 摘要（中文）

联邦学习(FL)提供了一种去中心化的机器学习方法，多个设备或服务器在不共享原始数据的情况下协同训练模型，从而实现数据隐私。由于其隐私保护特性，这种方法在学术界和工业界引起了极大的兴趣，尤其是在医疗领域，数据可用性通常受到严格法规的保护。一个相对未被探索的领域是使用FL来微调时间序列的基础模型(FMs)，通过克服数据限制同时保持隐私，从而可能提高模型的效果。在本文中，我们使用不同的FL技术，利用心电图(ECG)和阻抗心动描记(ICG)数据微调时间序列FMs。然后，我们研究了各种场景，并讨论了FL在不同数据异构配置下面临的挑战。我们的实验结果表明，虽然FL可以有效地微调FMs用于时间序列预测任务，但其益处取决于客户端之间的数据分布。我们强调了将FL应用于FM微调的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决医疗时间序列预测中，由于数据隐私限制导致无法有效利用大规模数据训练模型的问题。现有方法要么牺牲数据隐私，要么因数据量不足而导致模型性能不佳。因此，如何在保护患者隐私的前提下，利用多方数据训练高性能的时间序列预测模型是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用联邦学习（Federated Learning, FL）的特性，在不共享原始数据的前提下，让各个参与方（例如医院或诊所）在本地数据上微调一个预训练的基础模型（Foundation Model, FM）。通过联邦平均等算法，将各个本地微调的模型参数进行聚合，得到一个全局模型，从而实现利用多方数据提升模型性能的目的，同时保护了各方的数据隐私。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择一个预训练好的时间序列基础模型；2) 将该模型分发给各个参与方（客户端）；3) 各个客户端使用本地的医疗时间序列数据（ECG和ICG）对基础模型进行微调；4) 使用联邦平均等算法，将各个客户端微调后的模型参数进行聚合，得到一个全局模型；5) 在验证集上评估全局模型的性能，并根据需要进行迭代优化。

关键创新：论文的关键创新在于将联邦学习与时间序列基础模型微调相结合，探索了在医疗时间序列预测领域，如何利用联邦学习在保护数据隐私的前提下，提升模型性能。此外，论文还深入研究了不同数据异构性配置下，联邦学习的性能表现，为实际应用提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了合适的时间序列基础模型（具体模型未在摘要中提及，属于未知信息）；2) 设计了合适的联邦学习算法（例如联邦平均）；3) 考虑了不同类型的数据异构性（例如统计异构性），并分析了其对模型性能的影响；4) 使用ECG和ICG数据作为实验数据，验证了所提出方法的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，联邦学习可以有效地微调基础模型用于时间序列预测任务。虽然具体的性能数据和提升幅度未在摘要中给出，但论文强调了联邦学习的有效性依赖于客户端之间的数据分布。该研究揭示了在将联邦学习应用于基础模型微调时需要权衡的因素。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种医疗场景，例如心血管疾病预测、重症监护监测等。通过联邦学习，不同医院可以联合训练模型，提高预测精度，同时保护患者隐私。该技术还有潜力应用于其他隐私敏感的时间序列数据分析任务，例如金融风险预测、智能交通管理等。

📄 摘要（原文）

Federated Learning (FL) provides a decentralized machine learning approach, where multiple devices or servers collaboratively train a model without sharing their raw data, thus enabling data privacy. This approach has gained significant interest in academia and industry due to its privacy-preserving properties, which are particularly valuable in the medical domain where data availability is often protected under strict regulations. A relatively unexplored area is the use of FL to fine-tune Foundation Models (FMs) for time series forecasting, potentially enhancing model efficacy by overcoming data limitation while maintaining privacy. In this paper, we fine-tuned time series FMs with Electrocardiogram (ECG) and Impedance Cardiography (ICG) data using different FL techniques. We then examined various scenarios and discussed the challenges FL faces under different data heterogeneity configurations. Our empirical results demonstrated that while FL can be effective for fine-tuning FMs on time series forecasting tasks, its benefits depend on the data distribution across clients. We highlighted the trade-offs in applying FL to FM fine-tuning.