論文の概要: Why patient data cannot be easily forgotten?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14541v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 11:36:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 00:44:55.382486
• Title: Why patient data cannot be easily forgotten?
• Title（参考訳）: なぜ患者データは忘れられないのか?
• Authors: Ruolin Su, Xiao Liu and Sotirios A. Tsaftaris
• Abstract要約: 患者データのモデル性能への影響について検討し, 患者データに対する2つの仮説を定式化する。 そこで我々は,患者を意識した「忘れる」アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.089204090335667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rights provisioned within data protection regulations, permit patients to request that knowledge about their information be eliminated by data holders. With the advent of AI learned on data, one can imagine that such rights can extent to requests for forgetting knowledge of patient's data within AI models. However, forgetting patients' imaging data from AI models, is still an under-explored problem. In this paper, we study the influence of patient data on model performance and formulate two hypotheses for a patient's data: either they are common and similar to other patients or form edge cases, i.e. unique and rare cases. We show that it is not possible to easily forget patient data. We propose a targeted forgetting approach to perform patient-wise forgetting. Extensive experiments on the benchmark Automated Cardiac Diagnosis Challenge dataset showcase the improved performance of the proposed targeted forgetting approach as opposed to a state-of-the-art method.
• Abstract（参考訳）: データ保護規則に規定された権利は、患者がデータ保有者によって情報に関する知識を排除するよう要求することを許す。 データ上で学んだAIの出現により、そのような権利は、AIモデル内の患者のデータの知識を忘れる要求にまで及ぶことが想像できる。 しかし、AIモデルから患者の画像データを忘れることは、まだ未解決の問題である。 本稿では,患者データがモデル性能に及ぼす影響について検討し,患者データに対する2つの仮説を定式化した。 患者のデータを簡単に忘れることは不可能である。 そこで我々は,患者を意識した「忘れる」アプローチを提案する。 ベンチマーク自動心臓診断チャレンジデータセットに関する広範囲な実験は、最先端の方法ではなく、提案法の性能向上を示している。

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