联邦学习融合多准则决策与机器学习算法在阿尔茨海默病预测中的创新应用

本文创新性地将联邦学习（FL）与多准则决策方法（MCDM）相结合，提出一种隐私保护的阿尔茨海默病（AD）预测框架。通过MABAC算法筛选高性能客户端，集成CatBoost/XGBoost等机器学习模型，有效解决医疗数据异构性问题，显著提升模型准确率（达96.7%）和训练效率，为神经退行性疾病早期诊断提供AI新范式。

　　

Highlight

本研究突破性地将联邦学习（Federated Learning, FL）与多准则决策（Multi-Criteria Decision Making, MCDM）方法相融合，构建了针对阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）预测的智能诊断系统。通过MABAC（Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison）算法动态筛选高贡献度客户端，结合梯度提升（CatBoost/XGBoost）和随机森林等先进机器学习模型，在保护医疗数据隐私的前提下，实现了96.7%的预测准确率，为神经退行性疾病的早期干预提供了创新性解决方案。

Proposed technique: Federated learning with integration of decision-making method and various machine learning algorithms

【技术方案】本研究采用联邦学习框架，通过统一模型架构协调多中心协作训练。每轮本地训练后，运用MABAC方法基于准确率、计算效能等多维指标评估客户端性能，优选贡献度最高的节点参与全局测试。该方案显著提升了非独立同分布（non-IID）医疗数据下的模型鲁棒性。

Pseudocode of the federated learning with CatBoost classifier and MABAC method

【算法核心】伪代码揭示了FL-MABAC协同工作机制：1）客户端本地训练CatBoost分类器；2）服务器端通过MABAC计算边界近似区域（Border Approximation Area），筛选综合评分前20%的优质模型参数；3）动态调整聚合权重，使重要特征对AD预测产生_1.7倍以上的决策影响。

Experimental analysis of Alzheimer’s prediction

【实验验证】基于OASIS等神经影像数据集，系统分析了β-淀粉样蛋白沉积与认知评分的关键关联。FL-MABAC框架成功捕捉到海马体萎缩（p<0.01）等AD早期生物标志物，其分层交叉验证AUC值达0.983，显著优于传统集中式训练（ΔAUC=+12.3%）。

Comparative discussion

【性能对比】横向评测显示：CatBoost在FL-MABAC框架下表现最优（F₁=0.95），较基线FedAvg提升23.6%。特别在识别轻度认知障碍（MCI）向AD转化病例时，特异性达89.2%，为临床分期提供可靠量化依据。

Conclusion

【应用前景】该技术突破医疗数据"孤岛"困境，其模块化设计可扩展至帕金森病等神经退行性疾病研究。未来通过引入联邦迁移学习（Federated Transfer Learning），有望实现跨病种知识迁移，推动精准医疗发展。