Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning in Precision Medicine to Preserve Privacy via Encryption

論文の概要: Machine Learning in Precision Medicine to Preserve Privacy via Encryption

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03412v1
Date: Fri, 5 Feb 2021 20:22:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-09 15:24:19.233289
Title: Machine Learning in Precision Medicine to Preserve Privacy via Encryption
Title（参考訳）: 暗号化によるプライバシー保護のための精密医学の機械学習
Authors: William Briguglio, Parisa Moghaddam, Waleed A. Yousef, Issa Traore, Mohammad Mamun
Abstract要約: 我々は,がんを予測するMLモデルの構築に使用した,暗号化(MLE)フレームワークを用いた汎用機械学習を提案する。我々のフレームワークの予測精度は、同じデータセット上で実施された最新の研究よりもわずかに高い。私たちは、フレームワークの設計と実装、すべてのML実験とコード、そして、無料のクラウドサービスにデプロイされた最終的な予測モデルを含む、オープンソースのリポジトリを提供しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Precision medicine is an emerging approach for disease treatment and prevention that delivers personalized care to individual patients by considering their genetic makeups, medical histories, environments, and lifestyles. Despite the rapid advancement of precision medicine and its considerable promise, several underlying technological challenges remain unsolved. One such challenge of great importance is the security and privacy of precision health-related data, such as genomic data and electronic health records, which stifle collaboration and hamper the full potential of machine-learning (ML) algorithms. To preserve data privacy while providing ML solutions, this article makes three contributions. First, we propose a generic machine learning with encryption (MLE) framework, which we used to build an ML model that predicts cancer from one of the most recent comprehensive genomics datasets in the field. Second, our framework's prediction accuracy is slightly higher than that of the most recent studies conducted on the same dataset, yet it maintains the privacy of the patients' genomic data. Third, to facilitate the validation, reproduction, and extension of this work, we provide an open-source repository that contains the design and implementation of the framework, all the ML experiments and code, and the final predictive model deployed to a free cloud service.
Abstract（参考訳）: 精密医療は、遺伝子構造、医療史、環境、ライフスタイルを考慮し、個々の患者にパーソナライズされたケアを提供する疾患治療と予防のための新しいアプローチです。精密医療の急速な進歩とかなりの可能性にもかかわらず、いくつかの技術的課題は未解決のままである。このような重要な課題の1つは、ゲノムデータや電子健康記録などの精密健康関連データのセキュリティとプライバシーであり、コラボレーションを阻害し、機械学習(ML)アルゴリズムの完全な可能性を阻害します。 MLソリューションを提供しながらデータのプライバシーを保護するために、この記事は3つの貢献をします。まず,この分野における最新の包括的ゲノミクスデータセットから癌を予測するmlモデルの構築に用いた,mle(generally machine learning with encryption)フレームワークを提案する。第2に,同一データセット上で実施した最新の研究よりも予測精度は若干高いが,患者のゲノムデータのプライバシは維持されている。第三に、この作業の検証、再現、および拡張を容易にするために、フレームワークの設計と実装、すべてのML実験とコード、そして無料のクラウドサービスにデプロイされた最終的な予測モデルを含むオープンソースリポジトリを提供します。

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