Knowledge Discovery in Heterogeneous Federated Learning: Encoded Multimodal Features for Depression Prediction
Palabras clave:
Knowledge discovery, Federated learning, encoded feature, artificial intelligence, depressionResumen
Depression is a prevalent and serious condition; however, developing reliable knowledge discovery models for early detection remains a significant challenge. Two major barriers hinder progress: (1) stringent privacy regulations that restrict sharing of patient data across institutions, and (2) substantial variability in how hospitals record clinical information—both in content and format. As a result, most research relies on single-institution datasets, which limits the generalizability of the discovered knowledge to other clinical contexts.
We propose a privacy-preserving federated learning for multi-hospital collaboration that avoids raw data sharing. By converting institutional records into standardized 'feature codes'—compact numerical representations of clinical patterns—our method ensures data utility while safeguarding patient privacy.
We evaluated three heterogeneous depression datasets: workplace-related, sleep/nutrition-related, and socioeconomic-related. Our federated learning model demonstrated superior performance across multiple metrics - achieving 94% accuracy (vs. institutional average 91%), 0.95 AUC (vs. 0.84), and 91 precision (vs. 74) - confirming its viability for privacy-preserving cross-institutional knowledge discovery in healthcare.
Descargas
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Congreso Internacional de Conocimiento e Innovación
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
DECLARACIÓN DE CESIÓN Y TRANSFERENCIA DE DERECHOS PATRIMONIALES SOBRE ARTÍCULO PUBLICADO EN LAS ACTAS CIKI Y AUTORIZACIÓN PARA PUBLICACIÓN
EL AUTOR, de conformidad con la ley n. 9.610 de 19 de febrero de 1998, por el presente instrumento particular, declara a quien pueda interesar, que cede y transfiere, en carácter universal, definitivo, irretratable, con exclusividad y com carácter gratuito, la totalidad de sus derechos patrimoniales de autor sobre el artículo sometido al Congreso Internacional de Conocimiento e Innovación - ciki, para publicación en las actas del evento.
El AUTOR garantiza:
- Que el artículo es original, exceptuando las citas de otras obras publicadas, desde que observadas las limitaciones expresadas en los artículos 46 y 47 de la Ley 9.610 de 19.02.1998;
- Que el artículo no contiene ninguna declaración calumniosa o difamatoria y que no infringe los derechos de propiedad intelectual, comercial o industrial de terceros;
- Resarcir prontamente el Congreso Internacional de Conocimiento e Innovación - ciKi por cualquier indemnización, perjuicio o gasto que ocurra por la quiebra de las garantías expresadas en los apartados 1 y 2 anteriores.
Con esta cesión y transferencia de los derechos patrimoniales referentes al derecho del autor, el Congreso Internacional de Conocimiento e Innovación - ciKi y sus sucesores quedan libres de cualquier pago de derechos de autor al AUTOR o a sus herederos o sucesores.
El AUTOR declara, además, que el Congreso Internacional de Conocimiento e Innovación - ciKi está plenamente autorizado a utilizar dicho artículo, en su totalidad o en parte, editado o completo, en lengua portuguesa y en todas las demás lenguas, en versión impresa, en medio electrónico, Internet, para fines comerciales o no, incluso pudiendo distribuir, adaptar, crear obra derivada, ceder sus derechos a terceros, en Brasil y / o en el exterior, incluyendo, pero no limitándose a fines de: enseñanza, estudio e investigación; publicación y divulgación; uso en medios de telecomunicación en general; uso audiovisual en general, incluidas todas las tecnologías digitales existentes o que se desarrollen en el futuro, aptas para el almacenamiento y la reproducción de datos.
Quedan asegurados al AUTOR los derechos morales sobre su artículo, incluyendo la vinculación de su nombre como autor del artículo objeto de esta transferencia.
El AUTOR deberá siempre realizar consulta por escrito al Congreso Internacional de Conocimiento e Innovación - ciKi, cuando pretenda cualquier tipo de utilización del trabajo cedido, obligándose siempre a insertar el crédito a la publicación original de su artículo, citando la referencia bibliográfica completa, de modo legible y con destaque.
