論文の概要: Federated Learning for Medical Applications: A Taxonomy, Current Trends,
and Research Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03392v1
- Date: Fri, 5 Aug 2022 21:41:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-09 12:49:38.435347
- Title: Federated Learning for Medical Applications: A Taxonomy, Current Trends,
and Research Challenges
- Title(参考訳): 医学応用のための連合学習--分類学・最近の動向・研究課題
- Authors: Ashish Rauniyar, Desta Haileselassie Hagos, Debesh Jha, Jan Erik
H{\aa}keg{\aa}rd, Ulas Bagci, Danda B. Rawat, and Vladimir Vlassov
- Abstract要約: データ駆動型医療アプリケーションは、医療データから信頼性がありスケーラブルな診断および予後モデルを設計するための有望なツールとして登場した。
しかしながら、これらのAIベースの医療アプリケーションは、厳格なセキュリティ、プライバシ、およびサービス標準の品質を満たすことの難しさから、いまだ採用されていない。
連邦学習(FL)の最近の進歩により、複雑な機械学習モデルを分散的に訓練することが可能になった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.860369380959543
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of the IoT, AI, and ML/DL algorithms, the data-driven medical
application has emerged as a promising tool for designing reliable and scalable
diagnostic and prognostic models from medical data. This has attracted a great
deal of attention from academia to industry in recent years. This has
undoubtedly improved the quality of healthcare delivery. However, these
AI-based medical applications still have poor adoption due to their
difficulties in satisfying strict security, privacy, and quality of service
standards (such as low latency). Moreover, medical data are usually fragmented
and private, making it challenging to generate robust results across
populations. Recent developments in federated learning (FL) have made it
possible to train complex machine-learned models in a distributed manner. Thus,
FL has become an active research domain, particularly processing the medical
data at the edge of the network in a decentralized way to preserve privacy and
security concerns. To this end, this survey paper highlights the current and
future of FL technology in medical applications where data sharing is a
significant burden. It also review and discuss the current research trends and
their outcomes for designing reliable and scalable FL models. We outline the
general FL's statistical problems, device challenges, security, privacy
concerns, and its potential in the medical domain. Moreover, our study is also
focused on medical applications where we highlight the burden of global cancer
and the efficient use of FL for the development of computer-aided diagnosis
tools for addressing them. We hope that this review serves as a checkpoint that
sets forth the existing state-of-the-art works in a thorough manner and offers
open problems and future research directions for this field.
- Abstract(参考訳): IoT、AI、ML/DLアルゴリズムの出現により、このデータ駆動型医療アプリケーションは、医療データから信頼性がありスケーラブルな診断および予後モデルを設計するための有望なツールとして登場した。
近年、学界から産業への関心が高まっている。
これによって医療提供の質が向上したことは間違いない。
しかし、これらのAIベースの医療アプリケーションは、厳格なセキュリティ、プライバシ、(低レイテンシのような)サービス標準の品質を満たすのが難しいため、まだ採用されていない。
さらに、医療データは通常断片化され非公開であり、人口間で堅牢な結果を生み出すことは困難である。
最近の連合学習(fl)の発展により、複雑な機械学習モデルの分散学習が可能になった。
そのため、FLは積極的な研究領域となり、特にプライバシーとセキュリティの懸念を維持するために、ネットワークの端で医療データを分散的に処理している。
そこで本研究では,データ共有が重荷となる医療アプリケーションにおけるFL技術の現状と将来について述べる。
また、信頼性とスケーラブルなflモデルを設計するための現在の研究動向とその成果をレビューし、議論する。
我々は、一般のFLの統計問題、デバイスの問題、セキュリティ、プライバシー問題、医療領域におけるその可能性について概説する。
さらに,本研究は,がん治療のためのコンピュータ支援診断ツールの開発において,グローバルがんの負担とFLの効率的な利用に焦点を当てた医療応用にも焦点を当てている。
このレビューが既存の最先端の作品を徹底的に紹介し、オープンな問題と今後の研究の方向性を提供するチェックポイントになることを願っています。
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