融合联邦学习与IoMT的医疗5.0安全监测系统：基于RTS-DELM的慢性肾病诊断新范式

本研究针对医疗监测系统存在的实时性不足、隐私泄露风险等问题，提出融合联邦学习(FL)与实时序列深度极限学习机(RTS-DELM)的创新框架。通过集成物联网医疗设备(IoMT)数据，开发出准确率达98.21%的慢性肾病诊断模型，为Healthcare 5.0时代提供安全高效的分布式医疗监测解决方案。

　　

当前医疗监测系统面临三大痛点：集中式数据管理导致隐私泄露风险、异构医疗数据整合困难、传统机器学习难以兼顾实时性与准确性。尤其在慢性肾病等长期健康监测场景中，这些缺陷可能延误诊疗时机。Taibah大学的研究团队在《Scientific Reports》发表的研究中，创新性地将联邦学习(FL)与实时序列深度极限学习机(RTS-DELM)相结合，构建出名为"融合联邦学习"(FFL)的新型框架，通过IoMT设备实现安全高效的分布式患者监测。

研究采用三大核心技术：1)基于RTS-DELM的实时数据处理算法，2)结合同态加密的安全多方计算(SMPC)协议，3)跨医疗机构的联邦聚合机制。实验使用公开慢性肾病数据集，按7:3比例划分训练集(280样本)与验证集(120样本)。

【数据收集与预处理】
通过分布式IoMT设备采集患者生命体征数据，各节点独立进行数据清洗和标准化，消除原始数据中的噪声和缺失值，为后续分析提供高质量输入。

【本地模型训练】
每个医疗节点部署RTS-DELM模型，包含128-64-32的三层隐藏网络结构，采用ReLU激活函数。模型通过Moore-Penrose伪逆矩阵快速更新输出权重，实现实时数据处理能力。

【安全通信与聚合】
本地模型参数经同态加密后传输至边缘云，通过联邦平均算法聚合生成全局模型。该过程确保原始患者数据始终保留在本地，满足GDPR等隐私法规要求。

【验证结果】
如表4所示，训练集准确率达98.21%(误判率1.79%)，验证集保持95.83%准确率。如图2所示，该性能显著优于传统FL方法(FedAvg等)94.5-97%的基准水平。

研究证实，FFL框架通过三大创新突破现有技术局限：首先，RTS-DELM的实时处理能力解决传统FL的延迟问题；其次，加密聚合机制将数据泄露风险降低95%；最后，数据融合技术有效整合异构医疗数据。这套系统不仅适用于慢性肾病，其模块化设计可扩展至糖尿病、心血管疾病等多病种监测。

该成果标志着医疗AI向Healthcare 5.0演进的关键进展——在确保患者隐私的前提下，实现跨机构医疗数据的价值挖掘。未来研究将探索轻量化模型部署方案，以适配资源受限的基层医疗机构，推动精准医疗的普惠化发展。