The article examines optimization methods used in machine learning (ML) tasks for analyzing large medical data: from gradient and adaptive algorithms to hyperparametric optimization, distributed/federated learning and privacy (DP-SGD). The features of medical datasets (multicentricity, class imbalance, data shift over time), reliable validation and calibration practices, as well as security and data management requirements are discussed. Examples of medical cases and practical recommendations for research groups and clinics are provided.

Keywords: Big Data, healthcare, machine learning, optimization, hyperparameters, federated learning, differential privacy, calibration, distributed learning.

Введение

Big Data в медицине (ЭМК/EHR, медицинская визуализация, геномика, данные носимых устройств) формирует новые требования к методам оптимизации: алгоритмы должны масштабироваться, быть устойчивыми к сдвигам распределений и поддерживать приватность пациентов. Врачу и исследовательской команде важно не только «натренировать модель», но и выстроить процесс выбора гиперпараметров, валидации, контроля дрейфа и безопасного развёртывания. На практике это означает комбинацию: (1) эффективного обучения (SGD/адаптивные варианты, мини-батчи, параллелизм), (2) корректного подбора гиперпараметров (байесовская оптимизация, многоуровневые подходы/ Multi-fidelity HPO), (3) процедурной и технической защиты данных (федеративное обучение, дифференциальная приватность), (4) метрик, отражающих клиническую полезность и устойчивость во времени. Современные обзоры подтверждают быстрый прогресс по всем этим направлениям.

Определение основных терминов

Оптимизация (в ML) — процесс нахождения параметров модели, минимизирующих функцию потерь на данных обучения, и/или выбора конфигурации гиперпараметров, максимизирующей итоговое качество на валидации.

Гиперпараметры — настраиваемые извне величины (скорость обучения, глубина деревьев, коэффициенты регуляризации, размер мини-батча и т. п.), не обновляемые градиентом.

Big Data в медицине — совокупность медицинских данных, характеризующихся объёмом/скоростью/разнообразием (EHR, DICOM-изображения, омика, сигналы), требующих масштабируемых алгоритмов и инфраструктуры.

Калибровка вероятностей — согласование предсказанных вероятностей модели с наблюдаемыми частотами событий, критично для клинических решений (пороги вмешательств).

Федеративное обучение (FL) — схема, при которой учреждения обучают локальные модели и обмениваются моделями/градиентами без передачи сырых данных.

Дифференциальная приватность (DP) — математическая гарантия, ограничивающая влияние отдельного пациента на результат обучения (обычно через обрезку и шум в градиентах).

Медицинские ML-сценарии накладывают особенности: дисбаланс классов (редкие исходы), дрейф практик во времени, мультицентричность, жёсткая регуляторика и требование интерпретируемости/надёжности.

1. Оптимизация обучения: от SGD до адаптивных методов

Стохастический градиентный спуск (SGD) остаётся базовым методом для больших данных: он работает на мини-батчах и хорошо параллелится. Адаптивные модификации (Adam, RMSProp, Adagrad) ускоряют сходимость в задачах с разреженными/шумными градиентами и сложным рельефом функции потерь. Систематические обзоры последних лет фиксируют тренд на гибридные/многоступенчатые схемы (например, «warm-up + SGD») и на регуляризацию, улучшающую обобщающую способность на медицинских задачах. [1]

Распределённое обучение. Для truly-big датасетов критично разделение данных/градиентов по узлам (data/model parallelism), что поддерживается в фреймворках (PyTorch DDP, Horovod, Spark MLlib). Для классических моделей (градиентный бустинг) доказавшие масштабируемость реализации (например, XGBoost/LightGBM) часто остаются бенчмарками в табличных клинических задачах. Обобщённые сравнительные исследования по крупным медицинским когортам подтверждают актуальность таких стеков. [7]

2. Оптимизация гиперпараметров (HPO)

Подбор гиперпараметров (learning rate, weight decay, глубина деревьев, пороги, размеры слоёв и др.) критичен для клинической эффективности и воспроизводимости. Современные HPO-подходы включают:

Байесовскую оптимизацию (BO): вероятностную модель функции качества (чаще Gaussian Process/TPE) с правилом выбора проб (EI/PI/UCB). Удобна при дорогих запусках и ограниченном бюджете экспериментов; показала эффективность в медицинских задачах (в т. ч. для XGBoost на медицинских когортах). [15]

Эволюционные/роевые методы и стохастические поиски, полезные при дискретных/смешанных пространствах и сложных архитектурах. [10,11]

Multi-fidelity HPO (многоуровневая оптимизация гиперпараметров с моделями разной точности): ранняя остановка/усечение (Successive Halving/Hyperband), понижение «точности» ресурса (меньше эпох, меньше данных) для быстрого отсева вариантов, затем дообучение лучших на полной «фидельности». [10,11]

Практическая рекомендация для медицины: сочетать Multi-fidelity HPO методы (для широты поиска) с BO (для тонкой доводки) и фиксировать протокол HPO ради воспроизводимости в клинических отчётах. [15]

3. Валидация, метрики и калибровка под клинику

Медицинские данные часто не сбалансированы (редкие события) и дрейфуют во времени (изменения практик, популяций). Следствия:

Метрики. Помимо AUROC имеет смысл использовать AUPRC, особенно при сильном дисбалансе; при этом выбор метрики должен соответствовать управленческой задаче (чувствительность/PPV, шкалы риска). Недавние работы уточняют взаимосвязь AUROC и AUPRC и предостерегают от механистического предпочтения одной метрики. [14]

Калибровка вероятностей (Platt/изотоническая регрессия, ECE, Brier score) важна для стратификации риска и принятия решений. В медицинских оценках калибровку рекомендуется мониторить во времени. [7]

Временная валидация. Разделение train/val/test по времени (rolling/forward validation) лучше отражает будущую работу модели; мониторинг дрейфа (performance drift) и пересмотр гиперпараметров — обязательная часть MLOps в клинике. [6]

4. Оптимизация под конфиденциальность и мультицентричность

Федеративное обучение (FL) позволяет обучать общую модель по данным разных клиник без обмена сырыми данными. Для медицины это соответствует нормативным ограничениям и повышает внешнюю валидность за счёт гетерогенных когорт. Свежие обзоры формулируют практические рекомендации по безопасности, коммуникационным издержкам и управлению FL-проектами, а также по «мультимодальному» FL (изображения+текст+таблицы). [3]

Дифференциальная приватность (DP-SGD). Встраивание DP-механизмов в обучение снижает риск утечки, но ухудшает метрики; в медицине активно изучаются компромиссы «приватность-качество» и пользовательский (user-level) учёт при неодинаковом числе записей на пациента. Для медицинской визуализации и DL показана реализуемость DP-тренировки; современные обзоры (2025) систематизируют подходы и trade-offs. [4]

5. Регуляризация и устойчивость

Для табличных медицинских данных по-прежнему эффективны L1/L2/Elastic Net, ранняя остановка, dropout/разбавление признаков, а для изображений — mixup/аугментации. Методы понижения размерности (PCA, LDA и др.) снижают переобучение и ускоряют оптимизацию, что особенно актуально на больших когортах. [13]

6. Медицинские кейсы и практические наблюдения

Прикладные платформы медицинской аналитики ориентируются на «сквозной» процесс: подготовка данных, выбор/обучение нескольких ML-методов и выпуск интерпретируемых отчётов (в т. ч. с ранжированием информативных признаков и планом коррекции факторов риска). Такой подход коррелирует с описанными выше «best practices» (надёжная валидация, понятные метрики, фокус на действиях врача).

Наряду с классическими задачами (классификация ЭЭГ, скрининг онкологии по иммунному профилю, предикция предгипертонии) устойчивый эффект дают: грамотный HPO, калибровка, учёт дисбаланса и мониторинг дрейфа в проде — все они прямо влияют на клиническую применимость и доверие. [7]

Ограничения и риски

Оптимизация может «подгонять» модель к историческим данным при слабом дизайне валидирования; приватность (DP) снижает метрики, а FL добавляет накладные расходы и угрозы атак на градиенты. Требуется прозрачная отчётность, воспроизводимые пайплайны и оценка клинической полезности (decision-curve analysis) наряду с ROC/PR. [7]

Таблица 1

Сравнительный анализ методов оптимизации Big Data в ML

Заключение

Оптимизация в ML для медицинской Big Data — это не один алгоритм, а согласованная совокупность инженерных и методологических решений, охватывающая весь жизненный цикл модели: от дизайна данных и корректной валидации до безопасного внедрения и пост-производственного мониторинга. Практически измеримый выигрыш дают комбинации распределённых и адаптивных схем обучения (для скорости и устойчивости), Multi-fidelity HPO с байесовской доводкой (для эффективного поиска конфигураций при ограниченном бюджете), а также строгая временная валидация и калибровка вероятностей (для реалистичной оценки и клинической пригодности). В мультицентричных сценариях критично учитывать приватность и регуляторные требования — здесь федеративное обучение и дифференциальная приватность создают технологическую основу для безопасной кооперации клиник без обмена сырыми данными. Не менее важно операционализировать оптимизацию: фиксировать протоколы экспериментов, обеспечивать воспроизводимость (трекеры, версии данных/кода), контролировать дрейф качества и калибровки в проде, поддерживать цикл периодического переобучения и re-HPO, внедрять процедуры human-in-the-loop и понятную интерпретацию результатов для медицинских специалистов. Экономические и этические аспекты — стоимость вычислений, цена ошибок, прозрачность и справедливость — должны учитываться наравне с метриками точности. Такой «полный стек» оптимизации повышает клиническую надёжность и масштабируемость аналитики: модели переходят от лабораторных пилотов к устойчивым производственным внедрениям, демонстрируя стабильное качество на новых потоках данных, управляемую деградацию при дрейфе и предсказуемую стоимость владения. В результате ML-системы не только улучшают диагностические и прогностические процессы, но и органично встраиваются в клинический рабочий поток, поддерживая принятие решений и приносив измеримую пользу пациентам и медицинским организациям.

Литература:

1. Liu X., et al. Recent Advances in Optimization Methods for Machine Learning. Mathematics (MDPI), 2025. MDPI
2. Pati S., et al. Privacy preservation for federated learning in health care. Patterns, 2024. ScienceDirect
3. Pati S., et al. Privacy preservation for federated learning in health care. (PMC version), 2024. PMC
4. Ziller A., et al. Medical imaging deep learning with differential privacy. Sci. Reports, 2021. Nature
5. Mohammadi M., et al. Differential Privacy for Deep Learning in Medicine: A Scoping Review. arXiv, 2025. arXiv
6. Schinkel M., et al. Detecting changes in the performance of a clinical ML model over time. NPJ Digital Medicine, 2023. PMC
7. Silva P. C., et al. Evaluation across healthcare use-cases: AUROC, calibration over time. JMIR, 2024. PMC
8. Ilemobayo T., et al. Hyperparameter Tuning in Machine Learning: A Comprehensive Review. J. Eng. Res. Rep., 2024. journaljerr.com
9. Thatha V. N., et al. Optimized ML mechanism for big data in healthcare. BMC, 2025. PMC
10. A review on multi-fidelity hyperparameter optimization in ML. Engineering Applications of AI, 2025. ScienceDirect
11. Fast hyperparameter tuning using Bayesian optimization. Knowledge-Based Systems, 2020. ScienceDirect
12. Bayesian Optimization for hyperparameters in neural networks. arXiv, 2024. arXiv
13. An Q., et al. A Comprehensive Review on ML in Medical Imaging. Diagnostics, 2023. PMC
14. Saito T., et al. A Closer Look at AUROC and AUPRC under Class Imbalance. arXiv, 2024. arXiv
15. Christopher Meaney, Xuesong Wang, Jun Guan & Therese A. Stukel. Comparison of methods for tuning machine learning model hyper-parameters. PMC, 2025. PMC