論文の概要: Privacy-preserving Artificial Intelligence Techniques in Biomedicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11621v2
- Date: Fri, 6 Nov 2020 15:32:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 23:14:48.805727
- Title: Privacy-preserving Artificial Intelligence Techniques in Biomedicine
- Title（参考訳）: バイオメディシンにおけるプライバシー保護人工知能技術
- Authors: Reihaneh Torkzadehmahani, Reza Nasirigerdeh, David B. Blumenthal, Tim
Kacprowski, Markus List, Julian Matschinske, Julian Sp\"ath, Nina Kerstin
Wenke, B\'ela Bihari, Tobias Frisch, Anne Hartebrodt, Anne-Christin
Hausschild, Dominik Heider, Andreas Holzinger, Walter H\"otzendorfer, Markus
Kastelitz, Rudolf Mayer, Cristian Nogales, Anastasia Pustozerova, Richard
R\"ottger, Harald H.H.W. Schmidt, Ameli Schwalber, Christof Tschohl, Andrea
Wohner, Jan Baumbach
- Abstract要約: 機密データに基づくAIモデルのトレーニングは、個々の参加者のプライバシに関する懸念を提起する。
本稿では,生物医学におけるプライバシ保存型AI技術の進歩について概説する。
最も重要な最先端のアプローチを統一された分類分野に配置し、その強み、限界、オープンな問題について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.908261721108553
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) has been successfully applied in numerous
scientific domains. In biomedicine, AI has already shown tremendous potential,
e.g. in the interpretation of next-generation sequencing data and in the design
of clinical decision support systems. However, training an AI model on
sensitive data raises concerns about the privacy of individual participants.
For example, summary statistics of a genome-wide association study can be used
to determine the presence or absence of an individual in a given dataset. This
considerable privacy risk has led to restrictions in accessing genomic and
other biomedical data, which is detrimental for collaborative research and
impedes scientific progress. Hence, there has been a substantial effort to
develop AI methods that can learn from sensitive data while protecting
individuals' privacy. This paper provides a structured overview of recent
advances in privacy-preserving AI techniques in biomedicine. It places the most
important state-of-the-art approaches within a unified taxonomy and discusses
their strengths, limitations, and open problems. As the most promising
direction, we suggest combining federated machine learning as a more scalable
approach with other additional privacy preserving techniques. This would allow
to merge the advantages to provide privacy guarantees in a distributed way for
biomedical applications. Nonetheless, more research is necessary as hybrid
approaches pose new challenges such as additional network or computation
overhead.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は多くの科学分野に応用されている。
バイオメディシンでは、AIは、例えば次世代のシーケンシングデータの解釈や臨床決定支援システムの設計において、すでに大きな可能性を示している。
しかし、機密データに対するAIモデルのトレーニングは、個々の参加者のプライバシに関する懸念を引き起こす。
例えば、ゲノムワイドアソシエーション研究の要約統計は、与えられたデータセット内の個人の有無を判断するために使用できる。
このかなりのプライバシーリスクにより、ゲノムや他の生物医学データへのアクセスが制限され、共同研究に支障をきたし、科学的進歩を妨げている。
そのため、個人のプライバシーを保護しながら、機密性の高いデータから学習できるAIメソッドの開発には、かなりの努力が払われている。
本稿では,生物医学におけるプライバシ保存型AI技術の最近の進歩について概説する。
最も重要な最先端のアプローチを統一された分類分野に配置し、その強み、限界、オープンな問題について議論する。
最も有望な方向として、フェデレーション機械学習をよりスケーラブルなアプローチとして、他のプライバシー保護技術と組み合わせることを提案します。
これにより、バイオメディカルアプリケーションのための分散方法でプライバシ保証を提供するというメリットをマージすることができる。
それでも、ネットワークの追加や計算オーバーヘッドなど、ハイブリッドアプローチが新たな課題をもたらすため、さらなる研究が必要である。
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