Federated Learning in der biomedizinischen Forschung und Datenschutz

In letzter Zeit ist Machine Learning (ML) in der medizinischen Forschung immer beliebter geworden, mit vielen potenziellen Anwendungen in klinischen und biomedizinischen Bereichen. Mit ML können Forscher wichtige Aufgaben angehen, wie das Finden von Biomarkern, das Identifizieren verschiedener Krankheitsarten und das Erstellen neuer medizinischer Behandlungen. Diese mächtigen Methoden ermöglichen es Wissenschaftlern, detaillierte Patientendaten zu analysieren, einschliesslich genetischer und transkriptioneller Informationen, was hilft, personalisierte Medizin für Patienten zu entwickeln.

Allerdings braucht man für den effektiven Einsatz von ML Zugang zu hochwertigen Datensätzen. In medizinischen Studien kann es sehr herausfordernd sein, solche guten Datensätze zu sammeln und zu verwalten. Es gibt Kosten für die Beschaffung von Proben, und es gibt auch Hindernisse bei der Rekrutierung von Patienten, die bestimmten Forschungsbedingungen entsprechen. Dazu kommt, dass viele Institutionen, die medizinische Proben sammeln, Einschränkungen beim Teilen von Patientendaten aufgrund von Datenschutzgesetzen wie HIPAA und GDPR haben.

#Was ist Föderiertes Lernen?

Föderiertes Lernen (FL) ist ein Verfahren, das hilft, ML-Modelle zu trainieren, während Patientendaten privat bleiben. Statt die Rohdaten der Patienten zu teilen, erlaubt FL den Institutionen, Modelle lokal auf ihren Daten zu trainieren und dann nur die aktualisierten, trainierten Modelle mit einem zentralen Server zu teilen. So kann jede Institution die Kontrolle über ihre Daten behalten und gleichzeitig zum gesamten Trainingsprozess beitragen. FL wurde ursprünglich in mobilen Geräten verwendet, um das Nutzerverhalten zu lernen, ohne die Privatsphäre einzelner zu gefährden. Heute hat es wertvolle Anwendungen in den Bereichen Finanzen, Medizin und Pharmazie.

Im Bereich der biomedizinischen Forschung bietet FL die Möglichkeit, die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Institutionen zu ermöglichen, während die Datenschutzbedenken respektiert werden. Diese Methode kann die Forschung erheblich verbessern, indem sie eine Möglichkeit bietet, Daten aus mehreren Quellen zu analysieren, ohne persönliche Informationen preiszugeben.

#Bewertung von Föderiertem Lernen in der biomedizinischen Forschung

Diese Arbeit zielt darauf ab, zu verstehen, wie FL grossangelegte Forschung über mehrere Institutionen hinweg ermöglichen kann, während Patientendaten privat bleiben. Wir wollen herausfinden, welche Rahmenbedingungen biomedizinische Forscher nutzen können, um FL umzusetzen, welche Leistungsänderungen zu erwarten sind und welche Herausforderungen sie dabei möglicherweise haben werden.

Ein wichtiger Fokus unserer Forschung liegt auf der Verwendung von FL in Multi-Omics-Studien. Multi-Omics umfasst das Betrachten verschiedener biologischer Datentypen, wie genetische, transkriptionale und klinische Informationen, um Krankheiten wie Parkinson besser vorherzusagen.

#Die Bedeutung der Früherkennung

Die Diagnose neurodegenerativer Erkrankungen wie Parkinson ist entscheidend für die Entwicklung effektiver Behandlungen. Da diese Erkrankungen oft still beginnen, ohne klare Symptome, kann es sehr herausfordernd sein, sie frühzeitig zu erkennen. Die frühzeitige Erkennung hängt normalerweise davon ab, das biologische Profil des Patienten zu verstehen, und die Verwendung von Informationen aus der Genomik und Transkriptomik kann helfen, die Leistung von Diagnosmodellen zu verbessern.

In unserer Studie verwenden wir die Aufgabe, Parkinson vorherzusagen, als Fallstudie, um FL mit Multi-Omics-Daten zu testen. Wir glauben, dass FL signifikante Vorteile bei der genauen Identifizierung von Personen bieten kann, die möglicherweise gefährdet sind.

#Die Rolle der Datensätze

Um unsere Experimente durchzuführen, verwendeten wir Datensätze von der Parkinson Progression Marker Initiative (PPMI) und dem Parkinson Disease Biomarkers Program (PDBP). Der PPMI-Datensatz besteht aus klinischen, demografischen und biologischen Informationen, die über mehrere Jahre von Patienten mit Parkinson-Diagnose gesammelt wurden. Dieser Datensatz ist ideal zum Trainieren unserer Modelle, da er neu diagnostizierte und medikamenten naive Patienten umfasst. Der PDBP-Datensatz wird ausschliesslich zum Testen verwendet, da er Patienten beinhaltet, die möglicherweise eine Behandlung erhalten haben, um potenzielle Verzerrungen in unseren Ergebnissen zu vermeiden.

Wir teilten den PPMI-Datensatz in Trainings- und Testsets und nutzten verschiedene Methoden zur Erstellung von Faltungen für die Kreuzvalidierung. Dadurch können wir evaluieren, wie gut unsere Modelle basierend auf verschiedenen Datensätzen abschneiden. Das hilft, die Basisleistung für traditionelle ML-Algorithmen festzustellen, mit denen wir dann FL-Methoden vergleichen können.

#Vergleich traditioneller Machine Learning-Methoden mit Föderiertem Lernen

Wir zielen darauf ab zu bewerten, wie traditionelle ML-Methoden im Vergleich zu FL-Methoden abschneiden, insbesondere in Bezug auf die Vorhersage von Parkinson basierend auf den verwendeten Datensätzen. Wir verfolgen verschiedene ML-Algorithmen und analysieren ihre Leistung auf den PPMI- und PDBP-Datensätzen.

In unseren Ergebnissen stellten wir fest, dass FL-Methoden zwar gute Ergebnisse erzielen können, oft aber in vielen Fällen etwas schlechter abschneiden als traditionelle Methoden. Zum Beispiel zeigte ein traditionelles logistische Regressionsmodell eine höhere Fläche unter der Präzisionsrückrufkurve (AUC-PR) im Vergleich zu FL-Gegenstücken sowohl bei internen als auch externen Tests. Diese Leistungsdifferenz ist ein Trend, den wir bei vielen Algorithmen beobachteten.

#Leistungsunterschiede

Es ist klar, dass beim Vergleich von Modellen, die mit FL trainiert wurden, gegen einen zentralisierten Ansatz, FL im Allgemeinen nicht besser abschneidet als traditionelle Modelle. Die Unterschiede in der Leistung sind jedoch nicht so gross, dass sie FL unbrauchbar machen. Stattdessen sehen wir es als praktisches Mittel, um Institutionen die Teilnahme an medizinischer Forschung zu ermöglichen, ohne die Privatsphäre einzelner Patienten zu gefährden.

#Einfluss der Datenverteilung auf die Leistung

Bei der Durchführung unserer Experimente schauten wir uns auch an, wie die Verteilung der Daten über verschiedene Clients die Gesamtmodellleistung beeinflusst. Als wir die Anzahl der beteiligten Clients erhöhten, stellten wir fest, dass die Leistung tendenziell abnahm, insbesondere wenn die Proben über die Clients verteilt waren. Das bedeutet, je verstreuter die Daten sind, desto schwieriger kann es für das Modell werden, effektiv zu lernen.

Zum Beispiel, als wir von zwei Clients auf achtzehn wechselten, nahm die Leistung der FL-Modelle, wie FedAvg XGBRF, erheblich ab. Dieser Trend wurde allgemein bei verschiedenen Algorithmen beobachtet.

#Heterogenität der Daten

Ein weiterer Aspekt, den wir untersuchten, war der Einfluss verschiedener Datentypen an den Clientstandorten. Es stellte sich heraus, dass Datenvariabilität gemischte Auswirkungen auf die Modellleistung haben kann. Einige Modelle schnitten mit unterschiedlichen Datensätzen besser ab, während andere litten. Zum Beispiel zeigten einige FL-Modelle Leistungssteigerungen, wenn sie auf Heterogenität trafen, während andere Rückgänge aufwiesen.

Insgesamt waren die Variationen in der Leistung aufgrund von Datenunterschieden nicht so signifikant wie die Auswirkungen, die durch andere Faktoren wie die Wahl der Algorithmen oder die Anzahl der an der Föderation teilnehmenden Clients gesehen wurden.

#Zeitaufwand für das Training von Modellen

Wir bewerteten, wie viel Zeit es dauerte, sowohl FL- als auch zentrale Modelle zu trainieren. Die Ergebnisse zeigten, dass das Training von FL-Modellen im Allgemeinen viel länger dauerte als bei traditionellen Modellen. Das ist zu erwarten, da FL mehrere Kommunikationsrunden zwischen den lokalen Clients und dem zentralen Server umfasst. Die Trainingszeiten variierten, einige Algorithmen waren schneller als andere, aber im Durchschnitt benötigten FL-Modelle deutlich länger, hauptsächlich aufgrund der mehreren Aggregationsschritte, die für das Training erforderlich sind.

#Verwendung von Open-Source-Tools

Ein wichtiger Teil unserer Studie bestand darin, Open-Source-Tools für die Implementierung von FL zu nutzen. Während viele fortschrittliche Methoden in akademischen Umgebungen erkundet werden, kann es herausfordernd sein, praktische, zugängliche Ressourcen in der Open-Source-Community zu finden. Die Verfügbarkeit von benutzerfreundlichen Paketen ist entscheidend für Forscher, die möglicherweise nicht über umfassende Kenntnisse im Bereich des Deep Learning verfügen, aber FL für ihre Studien nutzen möchten.

In unserer Forschung verwendeten wir Rahmenbedingungen, die praktische Lösungen für die effektive Implementierung von FL boten. Das hilft, die Zusammenarbeit zwischen Institutionen zu fördern und ermöglicht es Forschern, FL in ihren Studien zu nutzen.

#Herausforderungen und praktische Überlegungen

Obwohl FL verschiedene spannende Möglichkeiten bietet, bestehen bestimmte Herausforderungen. Zum Beispiel, obwohl FL hilft, die Datenprivatsphäre aufrechtzuerhalten, garantiert es nicht automatisch einen vollständigen Schutz der Privatsphäre. Daher müssen Forscher zusätzliche datenschutzfreundliche Methoden in Betracht ziehen, wenn sie FL anwenden, insbesondere in sensiblen medizinischen Forschungsbereichen.

Zusätzlich ist eine bedeutende Einschränkung das Potenzial für Unterschiede in der Stichprobengrösse zwischen verschiedenen Clientstandorten. Wenn eine Institution grössere Proben als eine andere hat, kann dies den Trainingsprozess und die Ergebnisse beeinflussen.

#Fazit

Zusammenfassend wirft diese Arbeit ein Licht auf das praktische Potenzial des Einsatzes von Föderiertem Lernen zur Analyse von Multi-Omics-Daten im Kontext der Vorhersage von Krankheiten wie Parkinson. Obwohl einige Leistungsunterschiede beim Vergleich von FL-Methoden mit traditionellen Methoden bestehen, bietet FL einen praktikablen Weg für die kollaborative Forschung, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden. Es ermöglicht Institutionen, Erkenntnisse und Wissen auszutauschen, während wichtige rechtliche und ethische Standards eingehalten werden.

Da der Zugang zu verschiedenen genomischen und transkriptomischen Datensätzen weiterhin zunimmt, erwarten wir, dass die Rolle von FL in der biomedizinischen Forschung nur wachsen wird. Indem sie die Herausforderungen angehen und die geeigneten verfügbaren Ressourcen nutzen, können Forscher FL nutzen, um ihre Studien zu verbessern und bedeutende Fortschritte in der medizinischen Wissenschaft zu erzielen.