論文の概要: Machine Learning Models Disclosure from Trusted Research Environments
(TRE), Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05628v1
- Date: Wed, 10 Nov 2021 10:35:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-11 18:25:34.986741
- Title: Machine Learning Models Disclosure from Trusted Research Environments
(TRE), Challenges and Opportunities
- Title(参考訳): 信頼できる研究環境(tre)と課題と機会からの機械学習モデル開示
- Authors: Esma Mansouri-Benssassi (1), Simon Rogers (2), Jim Smith (3), Felix
Ritchie (3), Emily Jefferson (1) (1) University of Dundee (2) NHS National
Services Scotland (3) University of the West of England
- Abstract要約: 我々は、AIの導入がTRE(Trusted Research Environment)にもたらす様々な脆弱性について説明する。
また、トレーニングされた機械学習モデルの開示に関連するさまざまなタイプやリスクレベルについても紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Trusted Research environments (TRE)s are safe and secure environments in
which researchers can access sensitive data. With the growth and diversity of
medical data such as Electronic Health Records (EHR), Medical Imaging and
Genomic data, there is an increase in the use of Artificial Intelligence (AI)
in general and the subfield of Machine Learning (ML) in particular in the
healthcare domain. This generates the desire to disclose new types of outputs
from TREs, such as trained machine learning models. Although specific
guidelines and policies exists for statistical disclosure controls in TREs,
they do not satisfactorily cover these new types of output request. In this
paper, we define some of the challenges around the application and disclosure
of machine learning for healthcare within TREs. We describe various
vulnerabilities the introduction of AI brings to TREs. We also provide an
introduction to the different types and levels of risks associated with the
disclosure of trained ML models. We finally describe the new research
opportunities in developing and adapting policies and tools for safely
disclosing machine learning outputs from TREs.
- Abstract(参考訳): trusted research environment (tre)は、研究者が機密データにアクセスできる安全で安全な環境である。
電子健康記録(EHR)、医用画像、ゲノムデータなどの医療データの成長と多様性により、一般の人工知能(AI)の利用が増加し、特に医療領域における機械学習(ML)のサブフィールドが拡大する。
これにより、トレーニングされた機械学習モデルなど、TREからの新しいタイプのアウトプットを開示したいという願望が生まれます。
TREの統計開示制御のための具体的なガイドラインやポリシーは存在するが、これらの新しいタイプの出力要求を十分にカバーしていない。
本稿では,TREにおける医療分野における機械学習の適用と公開に関する課題について述べる。
AIの導入がTREにもたらすさまざまな脆弱性について説明する。
また、トレーニングされたMLモデルの開示に関連するさまざまなタイプやリスクレベルについても紹介する。
最終的に、TREから機械学習出力を安全に開示するためのポリシーとツールを開発し、適応する新たな研究機会について説明する。
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