FedHK-MVFC：联邦热核多视图聚类

在分布式人工智能（AI）与注重隐私的医疗应用领域，本文提出了一种将量子场论与联邦医疗分析相联系的多视图聚类框架。该方法利用谱分析中的热核系数，将欧氏距离转化为几何感知相似性度量，以捕捉多样化医疗数据的结构。该框架通过具有收敛保证的热核距离（HKD）变换来呈现。我们开发了两种算法：第一种是用于集中式分析的热核增强多视图模糊聚类（HK-MVFC）；第二种是用于跨医院安全且保护隐私学习的联邦热核多视图模糊聚类（FedHK-MVFC）。FedHK-MVFC 利用差分隐私与安全聚合来实现符合 HIPAA 标准的协作。在合成心血管患者数据集上的测试表明，与集中式方法相比，该方法提高了聚类精度，降低了通信开销，并保持了效率。在两家医院的 10,000 条合成患者记录上进行验证后，证明该方法在涉及心电图（ECG）数据、心脏成像数据和行为数据的协同表型分析中具有实用价值。所提方法的理论贡献包括具有收敛证明的更新规则、自适应视图加权以及隐私保护协议。这些贡献为医疗保健领域的几何感知联邦学习建立了新标准，将高等数学转化为分析敏感医疗数据的实用解决方案，同时确保了严谨性与临床相关性。