論文の概要: Application of federated learning techniques for arrhythmia
classification using 12-lead ECG signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10993v1
- Date: Tue, 23 Aug 2022 14:21:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-24 13:38:03.762929
- Title: Application of federated learning techniques for arrhythmia
classification using 12-lead ECG signals
- Title（参考訳）: 12誘導心電図信号を用いた不整脈分類へのフェデレート学習法の応用
- Authors: Daniel Mauricio Jimenez Gutierrez, Hafiz Muuhammad Hassan, Lorella
Landi, Andrea Vitaletti and Ioannis Chatzigiannakis
- Abstract要約: 異種分散データセット上でのフェデレーション学習パラダイムに基づくAIモデルをトレーニングするためのプライバシ保護手法を提案する。
その結果、心臓血管異常を検出するAIモデルのセットは、集中学習アプローチを使用してトレーニングされたモデルに対して、同等の予測性能を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24792948967354234
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: AI-based analysis of sufficiently large, curated medical datasets
has been shown to be promising for providing early detection, faster diagnosis,
better decision-making, and more effective treatment. However, accessing such
highly confidential and very sensitive medical data, obtained from a variety of
sources, is usually highly restricted since improper use, unsafe storage, data
leakage or abuse could violate a person's privacy. In this work we apply a
federated learning paradigm over a heterogeneous, siloed sets of
high-definition electrocardiogram arriving from 12-leads ECG sensors arrays to
train AI models. We evaluated the capacity of the resulting models to achieve
equivalent performance when compared to state-of-the-art models trained when
the same data is collected in a central place. Methods: We propose a privacy
preserving methodology for training AI models based on the federated learning
paradigm over a heterogeneous, distributed, dataset. The methodology is applied
to a broad range of machine learning techniques based on gradient boosting,
convolutional neural network and recurrent neural networks with long short-term
memory. The models were trained over a ECG dataset containing 12-leads
recordings collected from 43,059 patients from six geographically separate and
heterogeneous sources. Findings: The resulting set of AI models for detecting
cardiovascular abnormalities achieved comparable predictive performances
against models trained using a centralised learning approach. Interpretation:
The approach of compute parameters contributing to the global model locally and
then exchange only such parameters instead of the whole sensitive data as in ML
contributes to preserve medical data privacy.
- Abstract（参考訳）: 背景: 十分に大きく、キュレートされた医療データセットのAIベースの分析は、早期発見、迅速な診断、より良い意思決定、より効果的な治療を提供すると期待されている。
しかし、様々な情報源から入手された、非常に機密性の高い医療データにアクセスすることは、不適切な使用、安全でないストレージ、データ漏洩、不正使用が個人のプライバシーを侵害する可能性があるため、通常非常に制限される。
本研究は,12個の心電図センサアレイからやってくる高分解能心電図の均一でサイロ化された集合体にフェデレーション学習パラダイムを適用し,AIモデルを訓練する。
我々は,同じデータが中心となる場所で収集された際に訓練された最先端モデルと比較して,得られたモデルの性能を同等に評価した。
方法: 異種分散データセット上でのフェデレーション学習パラダイムに基づくAIモデルをトレーニングするためのプライバシ保護手法を提案する。
この手法は、勾配ブースティング、畳み込みニューラルネットワーク、および長期記憶を有するリカレントニューラルネットワークに基づく、幅広い機械学習技術に適用される。
6つの地理的に分離された異種ソースから43,059人の患者から収集された12個のリード記録を含むecgデータセット上でトレーニングを行った。
結果: 心臓血管異常を検出するためのaiモデルセットは, 集中学習法を用いて訓練したモデルに対して, 同等の予測性能を達成した。
解釈:グローバルモデルに局所的に寄与する計算パラメータのアプローチは、MLのようにセンシティブなデータ全体ではなく、そのようなパラメータのみを交換することで、医療データプライバシの保護に寄与する。
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