論文の概要: FedNER: Privacy-preserving Medical Named Entity Recognition with Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09288v2
• Date: Wed, 25 Mar 2020 06:37:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 22:35:00.042469
• Title: FedNER: Privacy-preserving Medical Named Entity Recognition with Federated Learning
• Title（参考訳）: fedner:federated learningによるプライバシ保護医療エンティティ認識
• Authors: Suyu Ge, Fangzhao Wu, Chuhan Wu, Tao Qi, Yongfeng Huang, and Xing Xie
• Abstract要約: 本稿では,フェデレート学習に基づくプライバシ保護医療NER手法を提案する。 各プラットフォームで医療用NERモデルを共有モジュールとプライベートモジュールに分解する。 プライベートモジュールは各プラットフォームのローカルデータの特徴をキャプチャするために使用され、ローカルラベル付きデータを使用して更新される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.14713333892112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical named entity recognition (NER) has wide applications in intelligent healthcare. Sufficient labeled data is critical for training accurate medical NER model. However, the labeled data in a single medical platform is usually limited. Although labeled datasets may exist in many different medical platforms, they cannot be directly shared since medical data is highly privacy-sensitive. In this paper, we propose a privacy-preserving medical NER method based on federated learning, which can leverage the labeled data in different platforms to boost the training of medical NER model and remove the need of exchanging raw data among different platforms. Since the labeled data in different platforms usually has some differences in entity type and annotation criteria, instead of constraining different platforms to share the same model, we decompose the medical NER model in each platform into a shared module and a private module. The private module is used to capture the characteristics of the local data in each platform, and is updated using local labeled data. The shared module is learned across different medical platform to capture the shared NER knowledge. Its local gradients from different platforms are aggregated to update the global shared module, which is further delivered to each platform to update their local shared modules. Experiments on three publicly available datasets validate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: medical named entity recognition (ner) は知的医療に広く応用されている。 十分なラベル付きデータは、正確なNERモデルのトレーニングに不可欠である。 しかし、単一の医療プラットフォームにおけるラベル付きデータは、通常制限されている。 ラベル付きデータセットは多くの異なる医療プラットフォームに存在するかもしれないが、医療データは極めてプライバシーに敏感であるため、直接共有することはできない。 本稿では,異なるプラットフォームでラベル付きデータを活用し,医療用nerモデルのトレーニングを強化し,異なるプラットフォーム間で生データを交換する必要性を解消した,連合学習に基づくプライバシ保全型医療用ner手法を提案する。 異なるプラットフォームにおけるラベル付きデータは、通常、エンティティタイプとアノテーションの基準にいくつかの違いがあるため、同じモデルを共有するために異なるプラットフォームを制約するのではなく、それぞれのプラットフォームで医療NERモデルを共有モジュールとプライベートモジュールに分解する。 プライベートモジュールは各プラットフォームのローカルデータの特徴をキャプチャするために使用され、ローカルラベル付きデータを使用して更新される。 共有モジュールは、共有NER知識をキャプチャするために、さまざまな医療プラットフォームで学習される。 異なるプラットフォームからのローカル勾配は、グローバル共有モジュールを更新するために集約され、各プラットフォームにローカル共有モジュールを更新するためにさらに配信される。 3つの公開データセットの実験により,本手法の有効性が検証された。

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