論文の概要: Secure and Robust Machine Learning for Healthcare: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08103v1
- Date: Tue, 21 Jan 2020 08:12:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 23:53:38.836237
- Title: Secure and Robust Machine Learning for Healthcare: A Survey
- Title（参考訳）: 医療のためのセキュアで堅牢な機械学習:調査
- Authors: Adnan Qayyum, Junaid Qadir, Muhammad Bilal, and Ala Al-Fuqaha
- Abstract要約: 本稿では、セキュリティとプライバシの観点から機械学習技術を活用する医療における様々な応用分野の概要を紹介する。
さらに,医療アプリケーションに対して,安全かつプライバシ保護のMLを実現するための潜在的手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7890697111442435
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent years have witnessed widespread adoption of machine learning (ML)/deep
learning (DL) techniques due to their superior performance for a variety of
healthcare applications ranging from the prediction of cardiac arrest from
one-dimensional heart signals to computer-aided diagnosis (CADx) using
multi-dimensional medical images. Notwithstanding the impressive performance of
ML/DL, there are still lingering doubts regarding the robustness of ML/DL in
healthcare settings (which is traditionally considered quite challenging due to
the myriad security and privacy issues involved), especially in light of recent
results that have shown that ML/DL are vulnerable to adversarial attacks. In
this paper, we present an overview of various application areas in healthcare
that leverage such techniques from security and privacy point of view and
present associated challenges. In addition, we present potential methods to
ensure secure and privacy-preserving ML for healthcare applications. Finally,
we provide insight into the current research challenges and promising
directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 近年,1次元の心臓信号からの心停止の予測から,多次元の医療画像を用いたコンピュータ支援診断(CADx)まで,さまざまな医療応用において,機械学習(ML)/深層学習(DL)技術の普及が進んでいる。
ml/dlの印象的なパフォーマンスにもかかわらず、医療環境でのml/dlの堅牢性に関する疑念は依然として残っている(これは伝統的に無数のセキュリティとプライバシの問題のために非常に困難であると考えられている)。
本稿では,セキュリティやプライバシの観点から,医療分野におけるさまざまな応用分野について概観し,関連する課題について述べる。
さらに,医療アプリケーションに対する安全かつプライバシ保護型MLを実現するための潜在的手法を提案する。
最後に,現在の研究課題と今後の研究に期待できる方向性について考察する。
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