في عصر البيانات الحساسة، تصبح حمايتها ضرورة ملحة، خصوصًا عند التعامل مع تسجيلات تخطيط القلب (ECG) التي تعتبر معلومات طبية سرية. يشكل هذا التحدي عقبة أمام المستشفيات والأجهزة القابلة للارتداء في قدرتها على مشاركة الإشارات الخام لتدريب نماذج مركزية.

هنا تأتي تقنيات التعلم الفيدرالي (Federated Learning) كحل مبتكر، حيث يسمح بتدريب نموذج تعاوني مع الاحتفاظ ببيانات الإشارات الحيوية في مواقعها الأصلية، مما يعد خطوة هامة نحو حماية الخصوصية.

ومع ذلك، يظل تصنيف تخطيط القلب الفيدرالي تحديًا كبيرًا بسبب قلة العينات المتاحة على جانب العملاء، وعدم توازن تسميات الاضطرابات، والبيانات غير المستقلة وغير الموزعة (Non-IID) عبر العملاء. هذه التحديات تستدعي وجود مصنفات تكون فعالة من ناحية الاتصال ومتينة أمام تقلبات البيانات.

للإجابة على هذه التحديات، تم تقييم شبكة كولموغوروف-أرنولد الملهمة بالكم (HQKAN) مقابل شبكة متعددة الطبقات (MLP) في تصنيف اضطرابات القلب في دراستين تم استخدام مجموعات بيانات MIT-BIH وINCART.

أظهرت النتائج أن HQKAN تحسن من معايير التصنيف الكلي والعيّنات النادرة مع تقليل عدد المعلمات القابلة للتدريب بنسبة 37.35% وتقليص تكلفة الاتصال بنسبة 24.89% على مجموعة بيانات MIT-BIH؛ وعلى مجموعة بيانات INCART، تحققت تقليصات مماثلة بنسبة 44.81% و36.41%.

هذه الاكتشافات تدل على أن HQKAN تمثل بديلاً مدمجًا وفعالاً من حيث الاتصال ومتينًا لتصنيف الإشارات الحيوية بطريقة آمنة، مما يعزز أهمية التعلم الفيدرالي في عصر بيانات الصحة الرقمية. ماذا تعتقدون عن تطبيق هذه التقنية في المستقبل؟ شاركونا آرائكم في التعليقات!