Federated Deep Reinforcement Learning for Privacy-Preserving Robotic-Assisted Surgery

📄 arXiv: 2505.12153v2 📥 PDF

作者: Sana Hafeez, Sundas Rafat Mulkana, Muhammad Ali Imran, Michele Sevegnani

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-17 (更新: 2025-10-28)

备注: 11 pages, 7 figures, conference

期刊: IEEE ICDCS 2025 45th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems. Workshop on Federated and Privacy Preserving AI in Biomedical Applications (FPPAI), Glasgow, United Kingdom

💡 一句话要点

提出联邦深度强化学习框架以解决隐私保护的机器人辅助手术问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 联邦学习 深度强化学习 机器人辅助手术 隐私保护 动态策略适应 医疗AI 数据安全

📋 核心要点

  1. 现有方法在临床环境中面临患者数据隐私法规的严格限制，导致数据共享和模型训练的困难。
  2. 本文提出的FDRL框架通过去中心化训练和动态策略适应机制，解决了隐私保护与个性化干预之间的矛盾。
  3. 实验结果显示，FDRL框架在隐私泄露方面减少了60%，同时手术精度与集中基线相比保持在1.5%的误差范围内。

📝 摘要（中文）

将强化学习（RL）应用于机器人辅助手术（RAS）有望提升手术精度、适应性和自主决策能力。然而，临床环境中强烈的患者数据隐私法规、有限的多样化手术数据集以及高程序变异性等挑战，制约了鲁棒RL模型的发展。为此，本文提出了一种联邦深度强化学习（FDRL）框架，能够在多个医疗机构中去中心化地训练RL模型，而无需暴露敏感的患者信息。该框架的核心创新在于其动态策略适应机制，使手术机器人能够实时选择和定制患者特定的策略，从而确保个性化和优化的干预。实验结果表明，与传统方法相比，隐私泄露减少了60%，同时手术精度保持在集中基线的1.5%范围内。此研究为适应性、安全性和以患者为中心的AI驱动手术机器人奠定了基础，提供了临床转化和在多样化医疗环境中可扩展部署的路径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在机器人辅助手术中，如何在保护患者隐私的同时，进行有效的强化学习模型训练。现有方法由于隐私法规和数据共享限制，难以获得多样化的手术数据，影响了模型的鲁棒性和适应性。

核心思路：论文提出的FDRL框架通过去中心化的方式在多个医疗机构中训练RL模型，利用动态策略适应机制，使手术机器人能够实时调整策略以适应不同患者的需求，从而实现个性化干预。

技术框架：FDRL框架包括数据收集、模型训练、策略适应和隐私保护四个主要模块。首先，各医疗机构在本地进行数据处理和模型训练，然后通过安全聚合技术汇总模型更新，最后应用差分隐私和同态加密技术确保数据隐私。

关键创新：该框架的核心创新在于动态策略适应机制和去中心化训练方法的结合，使得手术机器人能够在不泄露患者隐私的情况下，实时优化干预策略。这与传统集中式训练方法有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了安全聚合算法以确保模型更新的隐私性，同时引入了差分隐私机制以防止数据泄露。网络结构方面，使用了深度神经网络来处理复杂的手术数据，并通过自适应学习率优化训练过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，FDRL框架在隐私保护方面表现优异，隐私泄露减少了60%。同时，手术精度保持在集中基线的1.5%误差范围内，显示出该方法在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医院的机器人辅助手术系统，能够在保护患者隐私的前提下，提升手术的个性化和精确性。未来，该框架有望推广至更多医疗机构，实现更广泛的临床应用，推动智能医疗的发展。

📄 摘要（原文）

The integration of Reinforcement Learning (RL) into robotic-assisted surgery (RAS) holds significant promise for advancing surgical precision, adaptability, and autonomous decision-making. However, the development of robust RL models in clinical settings is hindered by key challenges, including stringent patient data privacy regulations, limited access to diverse surgical datasets, and high procedural variability. To address these limitations, this paper presents a Federated Deep Reinforcement Learning (FDRL) framework that enables decentralized training of RL models across multiple healthcare institutions without exposing sensitive patient information. A central innovation of the proposed framework is its dynamic policy adaptation mechanism, which allows surgical robots to select and tailor patient-specific policies in real-time, thereby ensuring personalized and Optimised interventions. To uphold rigorous privacy standards while facilitating collaborative learning, the FDRL framework incorporates secure aggregation, differential privacy, and homomorphic encryption techniques. Experimental results demonstrate a 60\% reduction in privacy leakage compared to conventional methods, with surgical precision maintained within a 1.5\% margin of a centralized baseline. This work establishes a foundational approach for adaptive, secure, and patient-centric AI-driven surgical robotics, offering a pathway toward clinical translation and scalable deployment across diverse healthcare environments.