在AI时代，健康数据的整合与利用对于提升医疗服务水平至关重要。然而，数据隐私、安全以及跨机构共享的难题一直是制约医疗行业发展的瓶颈。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种新兴的去中心化人工智能训练方法，为解决这些问题提供了新的思路，在输血医学领域展现出巨大的应用潜力。

联邦学习简介

FL允许AI模型在不移动数据的情况下，直接在数据所在位置进行训练。这种方法打破了传统数据共享模式的限制，无需将数据集中到一个中心位置，从而有效保护了数据隐私和安全。FL最初由谷歌于2016年提出，用于在用户移动设备上本地存储数据的机器学习模型训练，如今已广泛应用于包括医疗在内的多个领域。在输血医学中，FL能够整合来自不同医院、血站等机构的多样化数据，训练出更具泛化能力的模型，为临床实践提供更精准的决策支持。

在输血医学中的应用前景

（一）预测分析。通过在多个医疗机构的数据上进行训练，FL模型能够更准确地预测患者的输血需求。例如，它可以综合考虑患者的年龄、性别、疾病类型、既往输血史以及即将进行的手术等多种因素，提前规划血液资源的分配，减少因输血不足或过量而导致的医疗风险，提高输血治疗的效率和安全性。

（二）个性化医疗。借助FL，医疗团队可以整合来自不同地区的患者数据，为患者量身定制输血治疗方案。这种个性化方法能够充分考虑患者的生理特征、基因背景以及对输血的反应，从而降低输血相关不良反应的发生率，如输血相关性循环超负荷（transfusion-associated circulatory overload）等，显著改善患者的治疗效果和预后。

（三）提升效率。在血液供应链管理方面，FL能够分析和预测血液需求模式，帮助采供血机构和医院优化库存管理。通过对历史数据和实时数据的综合分析，FL模型可以预测不同地区、不同时间段的血液需求高峰，指导血液采集、储存和分配的策略，减少血液过期浪费，确保血液供应的稳定性和及时性。

面临的挑战

尽管FL具有诸多优势，但在实际应用中仍面临一些挑战。首先，不同医疗机构的数据格式、术语和结构存在差异，需要进行数据标准化和语义互操作性的工作，以确保数据能够有效整合。其次，数据管理问题不容忽视，需要明确各参与机构之间的数据访问权限、隐私政策以及合规要求。此外，还需关注模型训练过程中的偏差和公平性问题，避免因数据分布不均而导致对某些患者群体的不公平待遇。

结语

FL为输血医学领域带来了数据共享和人工智能模型开发的新模式。它在保护患者隐私的前提下，充分利用分散的数据资源，为提升输血治疗的精准性、个性化和运营效率提供了有力支持。随着技术的不断进步和相关挑战的逐步解决，FL有望在输血医学中发挥更大的作用，推动行业创新发展，为患者带来更优质的医疗服务。

来源：广州血液中心

翻译：郑晓晓

校对：欧阳剑

Privacy-preserving federated data access and federated learning: Improved data sharing and AI model development in transfusion medicine

DOI:10.1111/trf.18077

Li N, Lewin A, Ning S, Waito M, Zeller MP, Tinmouth A, Shih AW; Canadian Transfusion Trials Group. Privacy-preserving federated data access and federated learning: Improved data sharing and AI model development in transfusion medicine. Transfusion. 2025 Jan;65(1):22-28.