論文の概要: Federated Learning for Medical Applications: A Taxonomy, Current Trends, Challenges, and Future Research Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03392v4
• Date: Thu, 21 Sep 2023 00:16:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 20:27:25.888668
• Title: Federated Learning for Medical Applications: A Taxonomy, Current Trends, Challenges, and Future Research Directions
• Title（参考訳）: 医学分野におけるフェデレートラーニング : 分類学, 現状, 課題, 今後の研究方向性
• 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: 本稿では,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。 本研究の主な焦点は医学的応用であり,コンピュータ支援診断ツールの活用におけるFLの有用性を照らしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.662980267339375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of the IoT, AI and ML/DL algorithms, the landscape of data-driven medical applications has emerged as a promising avenue for designing robust and scalable diagnostic and prognostic models from medical data. Consequently, the realm of data-driven medical applications has garnered significant attention spanning academia and industry, ushering in marked enhancements in healthcare delivery quality. Despite these strides, the adoption of AI-driven medical applications remains hindered by formidable challenges, including the arduous task of meeting security, privacy, and quality of service (QoS) standards. Recent developments in federated learning have made it possible to train complex machine-learned models in a distributed manner and 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 address 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. We delve into the contemporary research trends and their outcomes, unravelling the intricacies of designing reliable and scalable FL models. Our survey outlines the foundational statistical predicaments of FL, confronts device-related obstacles, delves into security challenges, and navigates the intricate terrain of privacy concerns, all while spotlighting its transformative potential within the medical domain. A primary focus of our study rests on medical applications, where we underscore the weighty burden of global cancer and illuminate the potency of FL in engendering computer-aided diagnosis tools that address this challenge with heightened efficacy.
• Abstract（参考訳）: iot、ai、ml/dlアルゴリズムの出現により、データ駆動医療アプリケーションの展望は、医療データから堅牢でスケーラブルな診断および予測モデルを設計するための有望な道として現れてきた。 その結果、データ駆動型医療応用の領域は、学術や産業にまたがる大きな注目を集め、医療提供の質が著しく向上した。 これらの努力にもかかわらず、AI駆動の医療アプリケーションの採用は、セキュリティ、プライバシ、QoS(Quality of Service)標準を満たすという困難なタスクなど、深刻な課題によって依然として妨げられている。 近年のフェデレートラーニングの進歩により、複雑なマシン学習モデルを分散的に訓練することが可能となり、特にネットワークの端にある医療データを分散的に処理することで、プライバシの保護とセキュリティ上の懸念に対処することが可能になった。 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。 信頼性とスケーラブルなFLモデルの設計の複雑さを誇示し、現代の研究動向とその成果を掘り下げる。 我々の調査では、FLの基本的な統計上の障害を概説し、デバイス関連の障害に直面し、セキュリティ上の課題に対処し、複雑なプライバシー上の懸念をナビゲートし、医療領域におけるその変革的なポテンシャルを浮き彫りにしています。 本研究の主な焦点は医学的応用であり、この課題に対処するコンピュータ支援診断ツールの開発において、我々はグローバルがんの重み付けを過小評価し、FLの有効性を照らし出す。

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