LightFED_MVQA：联邦学习结合多模态RAG的医疗视觉问答框架

LightFED_MVQA是融合联邦学习与多模态检索增强生成（RAG）技术的医疗视觉问答系统，采用2B参数的Qwen2-VL小语言模型，在保护患者隐私的前提下实现跨医疗机构协作诊断，为医疗AI的隐私保护协作提供可行方案。

医疗视觉问答（Med-VQA）是医疗AI的重要应用方向，可辅助医生影像判读、病灶定位等，但高质量标注医学数据分散在各机构，隐私法规（如HIPAA、GDPR）禁止数据离开本地，传统集中式训练方案不可行，数据孤岛制约医疗AI模型性能上限。

联邦学习通过「数据不动模型动」解决隐私问题，LightFED_MVQA创新结合联邦学习、小语言模型（SLM）和RAG：

1. 核心模型选用Qwen2-VL 2B，8GB显存即可运行，降低硬件门槛；
2. Shared-Engine架构通过单引擎初始化+LoRA权重切换，解决多客户端内存OOM问题；
3. 集成FAISS向量数据库构建本地医学案例库，推理时检索相似病例增强诊断，减少幻觉并提升可解释性。

LightFED_MVQA设置四种对比实验配置：Centralized+RAG（性能上限）、Fed+RAG（本文方案）、Fed-SLM（无RAG）、Fed-LLaVA-Med（13B基线）；评估指标包括封闭式问题的Accuracy/F1-Score，开放式问题的BLEU/ROUGE-L；实验通过模块化脚本执行，结果保存至指定JSON文件便于分析。

核心价值：隐私合规（数据不出本地）、成本可控（小模型降低硬件门槛）、知识共享（跨机构聚合提升泛化）、诊断辅助（RAG提供病例参考）； 局限性：2B模型在复杂病例表现有限、不同机构数据异构需优化、FedAvg未防御恶意客户端、检索推理速度待提升。

LightFED_MVQA推动医疗AI向隐私保护协作演进，为普惠化部署提供工程参考。未来可探索：7B-13B模型联邦训练优化、更强的联邦个性化算法处理数据异构、引入安全聚合协议防御投毒攻击、优化检索推理实时性以满足临床需求。