ادغام مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در لبه پزشکی (Medical Edge)، نیازمند ایجاد یک توازن دقیق بین پاسخگویی آنی و حفظ حریم خصوصی داده‌های بیمار است. اگرچه معماری‌های متمرکز نرخ پردازش (Throughput) بالایی را فراهم می‌کنند، یادگیری فدرال (FL) یک جایگزین محافظ حریم خصوصی را با هزینه کاهش کارایی سیستم ارائه می‌دهد. این مقاله یک تحلیل تجربی و سخت‌افزار در حلقه (HIL) را برای کمّی‌سازی این «بهای حریم خصوصی» ارائه می‌کند. ما فرآیند تنظیم دقیق (Fine-tuning) متمرکز در سرور لبه را با یادگیری فدرال با استفاده از مدل Phi-3-mini به همراه انطباق کم‌رتبه (LoRA) برای تشخیص مراحل جراحی مقایسه می‌کنیم. روش‌شناسی ما فراتر از تخمین‌های تحلیلی رفته و با یکپارچه‌سازی پروفایل‌سازی توان مصرفیِ آنی روی پلتفرم‌های NVIDIA Jetson Orin Nano، اثرات گلوگاه‌های حافظه و کاهش خودکار فرکانس ناشی از حرارت (Thermal Throttling) را لحاظ می‌کند. نتایج نشان می‌دهند که «بهای حریم خصوصی» به صورت گلوگاه‌های ملموس در سطح سخت‌افزار آشکار می‌شود؛ در حالی که مدل‌های متمرکز ۴۳% سریع‌تر همگرا می‌شوند، رویکرد مبتنی بر یادگیری فدرال موجب تاخیرهای هماهنگ‌سازی (Synchronization Delays) قابل‌توجه و ۵% هدررفت انرژی بالاتر می‌شود. ما این توازن‌ها را در قالب یک چارچوب تصمیم‌گیری داده-محور فرموله کرده‌ایم که مرزهای کمّی (مانند تاخیر کمتر از ۱۰ میلی‌ثانیه برای کنترل رباتیک) و معادلات لازم را برای بهینه‌سازی تعادل بین کارایی و حریم خصوصی در اختیار معماران سیستم قرار می‌دهد. این مطالعه به عنوان یک راهنمای بنیادین برای طراحی نسل بعدی سیستم‌های سایبر-فیزیکی پزشکی (CPS) حیاتی-سلامتی محسوب می‌شود.