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/2208.03392v5
- Date: Sun, 29 Oct 2023 19:32:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 01:26:40.371176
- 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: 我々は, acFLの医学的応用, 特にグローバル癌診断の文脈に焦点をあてる。
acFLの最近の発展により、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）: 9.662980267339375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of the IoT, AI, ML, and 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. This has gained a lot of attention from both academia and industry,
leading to significant improvements in healthcare quality. However, the
adoption of AI-driven medical applications still faces tough challenges,
including meeting security, privacy, and quality of service (QoS) standards.
Recent developments in \ac{FL} have made it possible to train complex
machine-learned models in a distributed manner and have 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, in this paper, we explore the present and future of FL
technology in medical applications where data sharing is a significant
challenge. We delve into the current research trends and their outcomes,
unravelling the complexities of designing reliable and scalable \ac{FL} models.
Our paper outlines the fundamental statistical issues in FL, tackles
device-related problems, addresses security challenges, and navigates the
complexity of privacy concerns, all while highlighting its transformative
potential in the medical field. Our study primarily focuses on medical
applications of \ac{FL}, particularly in the context of global cancer
diagnosis. We highlight the potential of FL to enable computer-aided diagnosis
tools that address this challenge with greater effectiveness than traditional
data-driven methods. We hope that this comprehensive review will serve as a
checkpoint for the field, summarizing the current state-of-the-art and
identifying open problems and future research directions.
- 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。
これは学術と産業の両方から多くの注目を集め、医療の質が大幅に向上した。
しかし、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)標準を満たすなど、依然として困難な課題に直面している。
近年の \ac{fl} の開発により、複雑な機械学習モデルの分散トレーニングが可能となり、特にネットワークの端にある医療データを、プライバシの保護とセキュリティ上の懸念に対処する分散型の方法で処理する、活発な研究領域となっている。
そこで本論文では,データ共有が重要な課題であ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検討する。
信頼性が高くスケーラブルな \ac{FL} モデルの設計の複雑さを誇示し、現在の研究動向とその成果を掘り下げる。
本稿では,FLの基本的な統計問題を概説し,デバイス関連問題に取り組み,セキュリティ問題に対処し,プライバシー上の懸念の複雑さを回避しつつ,医療分野におけるその変革の可能性を強調した。
本研究は,特にグローバルながん診断の文脈における<ac{FL}の医学的応用に焦点を当てた。
我々はこの課題に対処するコンピュータ支援診断ツールを従来のデータ駆動手法よりも有効に活用する可能性を強調した。
この総合的なレビューがこの分野のチェックポイントとして機能し、現状を要約し、オープンな問題と今後の研究方向性を特定することを願っている。
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