Aprendizado Federado em Pesquisa Biomédica e Privacidade

Recentemente, o aprendizado de máquina (ML) ficou super popular na pesquisa médica, com várias aplicações em ambientes clínicos e biomédicos. Usando ML, os pesquisadores conseguem fazer um monte de coisas importantes, como encontrar biomarcadores, identificar diferentes tipos de doenças e criar novos tratamentos médicos. Esses métodos poderosos permitem que os cientistas analisem dados detalhados de pacientes, incluindo informações genéticas e de transcrição, o que ajuda a personalizar a medicina para os pacientes.

Mas, para usar o ML de forma eficaz, é preciso ter acesso a Conjuntos de dados de alta qualidade. Em estudos médicos, coletar e gerenciar esses dados bons pode ser bem complicado. Tem os custos para conseguir amostras, e também tem as dificuldades de recrutar pacientes que atendam a critérios específicos de pesquisa. E pra piorar, muitas instituições que coletam amostras médicas enfrentam restrições para compartilhar dados de pacientes por causa de leis de Privacidade como HIPAA e GDPR.

#O que é o Aprendizado Federado?

O Aprendizado Federado (FL) é um método que ajuda a treinar modelos de ML mantendo os dados dos pacientes em segredo. Em vez de compartilhar os dados brutos dos pacientes, o FL permite que as instituições treinem modelos localmente com seus dados e depois compartilhem apenas as atualizações dos modelos treinados com um servidor central. Assim, cada instituição mantém controle sobre seus dados, mas ainda assim contribui para o processo de treinamento geral. O FL foi usado inicialmente em dispositivos móveis para aprender o comportamento dos usuários sem comprometer a privacidade individual. Hoje, ele tem aplicações valiosas em finanças, medicina e farmacêuticos.

Na pesquisa biomédica, o FL oferece uma chance de colaboração entre diferentes instituições, respeitando as preocupações com a privacidade. Esse método pode melhorar muito a pesquisa, permitindo analisar dados de várias fontes sem revelar informações pessoais.

#Avaliando o Aprendizado Federado na Pesquisa Biomédica

Esse trabalho tem como objetivo entender como o FL pode viabilizar pesquisas em larga escala entre várias instituições, mantendo os dados dos pacientes privados. Queremos identificar quais frameworks os pesquisadores biomédicos podem usar para implementar o FL, quais mudanças de desempenho esperar e quais desafios podem enfrentar nesse processo.

Um foco importante da nossa pesquisa é usar o FL em estudos multi-ômicos. Multi-ômica envolve olhar para diferentes tipos de dados biológicos, como informações genéticas, de transcrição e clínicas, para prever melhor doenças, como a doença de Parkinson.

#A Importância do Diagnóstico Precoce

Diagnosticar doenças neurodegenerativas como a de Parkinson é fundamental para desenvolver tratamentos eficazes. Como essas condições costumam ser silenciosas, sem sintomas claros, detectá-las cedo pode ser bem desafiador. A detecção precoce geralmente depende de entender a composição biológica do paciente, e usar informações de genômica e transcriptômica pode ajudar a melhorar o desempenho dos modelos diagnósticos.

No nosso estudo, usamos a tarefa de prever a doença de Parkinson como um caso de teste para avaliar o FL com dados multi-ômicos. Acreditamos que o FL pode oferecer benefícios significativos na identificação precisa de indivíduos que podem estar em risco.

#O Papel dos Conjuntos de Dados

Para realizar nossos experimentos, usamos conjuntos de dados da Iniciativa de Marcadores de Progressão da Doença de Parkinson (PPMI) e do Programa de Biomarcadores da Doença de Parkinson (PDBP). O conjunto de dados PPMI consiste em informações clínicas, demográficas e biológicas coletadas de pacientes diagnosticados com a doença de Parkinson ao longo de vários anos. Esse conjunto é ideal para treinar nossos modelos, já que inclui pacientes recém-diagnosticados e que nunca usaram medicamentos. O conjunto PDBP é usado exclusivamente para testes, pois inclui pacientes que podem ter recebido tratamento, evitando potenciais vieses em nossos resultados.

Dividimos o conjunto de dados PPMI em conjuntos de treino e teste, usando vários métodos para criar grupos para validação cruzada. Assim, conseguimos avaliar o desempenho dos nossos modelos com base em diferentes conjuntos de dados. Isso ajuda a estabelecer um desempenho padrão para algoritmos tradicionais de ML, que depois podemos comparar com os métodos de FL.

#Comparando Aprendizado de Máquina Tradicional com Aprendizado Federado

Queremos avaliar como os métodos tradicionais de ML se comparam com os métodos de FL, especialmente em termos de desempenho na previsão da doença de Parkinson com os conjuntos de dados usados. Estamos acompanhando vários algoritmos de ML, analisando seu desempenho nos conjuntos de dados PPMI e PDBP.

Nos nossos achados, percebemos que, enquanto os métodos de FL podem obter bons resultados, eles costumam ter um desempenho ligeiramente inferior aos métodos tradicionais em muitos casos. Por exemplo, um modelo tradicional de Regressão Logística mostrou uma área sob a curva de precisão-recall (AUC-PR) maior em comparação aos equivalentes de FL em testes internos e externos. Essa diferença de desempenho é uma tendência que notamos em muitos algoritmos.

#Diferenças de Desempenho

Está claro que, ao comparar modelos treinados usando FL com uma abordagem centralizada, o FL geralmente não supera os modelos tradicionais. No entanto, as diferenças de desempenho não são tão grandes que tornem o FL inutilizável. Em vez disso, vemos como um meio prático de permitir que as instituições participem da pesquisa médica sem comprometer a privacidade individual dos pacientes.

#Impacto da Distribuição de Dados no Desempenho

Durante nossos experimentos, também analisamos como a distribuição dos dados entre diferentes clientes afeta o desempenho geral do modelo. À medida que aumentamos o número de clientes envolvidos, percebemos que o desempenho tendia a diminuir, especialmente quando as amostras estavam mais espalhadas entre os clientes. Isso significa que quanto mais dispersos os dados, mais difícil pode ser para o modelo aprender de forma eficaz.

Por exemplo, ao passar de dois clientes para dezoito, o desempenho dos modelos de FL, como o FedAvg XGBRF, diminuiu bastante. Essa tendência foi geralmente observada em vários algoritmos.

#Heterogeneidade dos Dados

Outro aspecto que exploramos foi o impacto de ter diferentes tipos de dados nos sites dos clientes. Descobrimos que a variabilidade dos dados pode ter efeitos mistos no desempenho do modelo. Alguns modelos se saíram melhor com conjuntos de dados variados, enquanto outros não. Por exemplo, alguns modelos de FL mostraram aumento de desempenho ao lidar com heterogeneidade, enquanto outros apresentaram quedas.

De forma geral, as variações de desempenho devido às diferenças de dados não foram tão significativas quanto os efeitos vistos de outros fatores, como a escolha de algoritmos ou o número de clientes participando da federação.

#Tempo Necessário para Treinar Modelos

Avaliamo quanto tempo levou para treinar modelos de FL e centrais. Os resultados mostraram que treinar modelos de FL geralmente requer muito mais tempo do que os modelos tradicionais. Isso era esperado, já que o FL envolve várias rodadas de comunicação entre os clientes locais e o servidor central. Os tempos de treinamento variaram, com alguns algoritmos sendo mais rápidos que outros, mas, em média, os modelos de FL levaram significativamente mais tempo, principalmente por causa das múltiplas etapas de agregação necessárias para o treinamento.

#Usando Ferramentas de Código Aberto

Uma parte importante do nosso estudo envolveu utilizar ferramentas de código aberto para implementar o FL. Apesar de muitos métodos avançados serem explorados em ambientes acadêmicos, encontrar recursos práticos e acessíveis na comunidade de código aberto pode ser desafiador. A disponibilidade de pacotes fáceis de usar é crucial para os pesquisadores que podem não ter uma vasta experiência em deep learning, mas desejam usar o FL em seus estudos.

Na nossa pesquisa, usamos frameworks que ofereceram soluções práticas para implementar o FL de forma eficaz. Isso ajuda a promover a colaboração entre instituições, permitindo que os pesquisadores aproveitem o FL em seus estudos.

#Desafios e Considerações Práticas

Embora o FL apresente várias oportunidades empolgantes, certos desafios ainda persistem. Por exemplo, mesmo que o FL ajude a manter a privacidade dos dados, isso não garante automaticamente uma proteção total da privacidade. Assim, os pesquisadores precisam considerar métodos adicionais de preservação da privacidade ao aplicar o FL, especialmente em áreas sensíveis de pesquisa médica.

Além disso, uma limitação significativa é a possibilidade de discrepâncias no tamanho da amostra entre diferentes sites de clientes. Se uma instituição tem amostras maiores do que outra, isso pode afetar o processo de treinamento e os resultados.

#Conclusão

Em resumo, esse trabalho lança luz sobre o potencial prático de usar o Aprendizado Federado para analisar dados multi-ômicos no contexto da previsão de doenças como a de Parkinson. Embora existam algumas lacunas de desempenho ao comparar métodos de FL com métodos tradicionais, o FL oferece um caminho viável para a pesquisa colaborativa sem comprometer a privacidade dos pacientes. Ele permite que as instituições compartilhem insights e conhecimentos enquanto respeitam padrões legais e éticos importantes.

À medida que o acesso a conjuntos de dados genômicos e transcriptômicos diversos continua a aumentar, esperamos que o papel do FL na pesquisa biomédica só cresça. Ao enfrentar os desafios e utilizar os recursos adequados disponíveis, os pesquisadores podem aproveitar o FL para aprimorar seus estudos e fazer avanços significativos na ciência médica.