联邦学习实战：用FATE框架搭建跨医院新冠预测模型

1. 背景与意义

新冠疫情的突发性与全球化传播，使得各级医疗机构对早期预警与重症风险预测的需求空前迫切。尤其在不同医院、不同地区之间，患者群体在年龄、基础病、治疗方案等方面差异显著，单一医院的数据往往不足以支撑一个在全国范围内鲁棒性强的预测模型。

然而，医疗数据是高度敏感的个人信息，《个人信息保护法》（PIPL）与《数据安全法》明确限制跨机构、跨区域的原始数据流动。传统做法需要将数据集中到一个数据中心统一训练，但这会带来巨大的合规风险与患者隐私暴露问题。

联邦学习（Federated Learning）为这一矛盾提供了技术解法：它允许模型“去数据处”学习，而不是让数据“来模型处”集中，能够在保护隐私的前提下整合多方数据，提高预测准确率与泛化能力。结合开源的FATE（Federated AI Technology Enabler）框架，我们可以在多个医院之间构建一个数据不出域的跨机构新冠预测模型，实现医疗价值与合规要求的双赢。

2. 政策与合规解读

2.1 《个人信息保护法》的核心要求

• 最小必要原则（第六条）：处理个人信息必须有明确、合理的目的，并限于实现处理目的的最小范围。

• 敏感个人信息保护（第二十八条）：医疗健康数据属于敏感信息，处理必须有特定目的和充分必要性，并采取严格保护措施。

• 跨境/跨域传输限制（第三十八条）：敏感信息跨境或跨组织传输需经安全评估与用户单独同意。

2.2 数据不出域的意义

“数据不出域”不仅是技术手段，更是合规要求的直接体现。它确保：

2.3 联邦学习的合规优势

• 替代集中化数据处理：避免了将原始患者数据传输到外部机构的合规障碍

• 加密与安全聚合：结合同态加密、差分隐私，可进一步降低参数反推原数据的风险

• 满足审计与溯源：FATE 提供任务记录、节点日志与加密通信，可作为合规检查依据

2.4 合规落地建议

• 在合作前签署数据合作与隐私保护协议

• 对参与医院进行安全等级保护测评

• 建立数据 Schema 与字段级隐私标注机制

• 定期进行模型反推攻击风险评估

3. 联邦学习技术概览

3.1 核心思想

联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习范式：

• 数据分散存储在各参与方本地，不汇总到中心。

• 各方在本地用自己的数据训练模型，然后将**模型参数（或梯度）**发送到协调服务器（或安全聚合节点）。

• 服务器将参数进行加权聚合，生成新的全局模型，再下发到各方进行下一轮训练。

• 如此迭代，直到模型收敛。

这套机制使得模型能够“访问”到不同机构的数据分布，但原始数据从未离开本地，符合“数据不出域”原则。

3.2 典型架构

常见的联邦学习架构可分为：

对于跨医院新冠预测模型，绝大多数场景是横向联邦学习，因为各医院检测项目基本一致，但患者不重叠。

3.3 核心安全机制

• 同态加密（Homomorphic Encryption, HE） 在不解密数据的情况下完成加法/乘法等运算，防止聚合节点窥探参数细节。

• 安全多方计算（Secure Multi-party Computation, MPC） 通过分片和协议，保证单一参与方无法重构原始信息。

• 差分隐私（Differential Privacy, DP） 在梯度或参数中注入随机噪声，降低单条数据被反推的风险。

3.4 为什么选 FATE

• 国标/行标对齐：由微众银行主导，符合国内隐私计算标准化趋势。

• 多种联邦学习范式支持：横向、纵向、迁移均可，适配不同医院合作模式。

• 可扩展性强：可直接对接 Spark、KubeFATE，实现多机多节点部署。

• 内置安全协议：集成 HE、MPC、差分隐私，满足医疗数据高安全需求。

4. FATE 环境部署与跨医院网络打通

4.1 部署模式选择

FATE 支持多种部署方式：

在跨医院新冠预测项目中，建议使用 KubeFATE，理由是：

• 容器化管理方便运维和升级。

• 通过 Kubernetes Ingress/LoadBalancer 可灵活配置内外网访问。

• 支持不同医院的异构硬件（GPU/CPU）环境。

4.2 基础环境准备

• 服务器配置（每方）

  • CPU ≥ 8 核，内存 ≥ 32 GB

  • 存储 ≥ 1 TB（需考虑模型迭代和中间结果存储）

  • GPU（可选，但建议至少 1 张 RTX 3090 或 A100 提速）

• 软件依赖

  • Docker ≥ 20.x

  • Kubernetes ≥ 1.20

  • Helm ≥ 3.x

  • FATE/KubeFATE 对应版本安装包（建议最新稳定版）

4.3 跨医院网络打通

由于涉及不同医院间的数据交互，即使数据不出域，模型参数与加密信息也需要跨网传输，这通常遇到以下难题：