Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Survival Forests

論文の概要: Federated Survival Forests

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02807v2
Date: Mon, 7 Aug 2023 07:43:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-09 00:09:08.493480
Title: Federated Survival Forests
Title（参考訳）: フェデレーション・サバイバル・フォレスト
Authors: Alberto Archetti, Matteo Matteucci
Abstract要約: 本稿では,最も成功した生存モデルであるランダム生存林に基づく生存分析のための新しいアルゴリズムを提案する。単一のコミュニケーションラウンドでFedSurFは、数百回のイテレーションでトレーニングされたディープラーニングベースのフェデレーションモデルに匹敵する差別的なパワーを得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.413131350284083
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Survival analysis is a subfield of statistics concerned with modeling the occurrence time of a particular event of interest for a population. Survival analysis found widespread applications in healthcare, engineering, and social sciences. However, real-world applications involve survival datasets that are distributed, incomplete, censored, and confidential. In this context, federated learning can tremendously improve the performance of survival analysis applications. Federated learning provides a set of privacy-preserving techniques to jointly train machine learning models on multiple datasets without compromising user privacy, leading to a better generalization performance. However, despite the widespread development of federated learning in recent AI research, few studies focus on federated survival analysis. In this work, we present a novel federated algorithm for survival analysis based on one of the most successful survival models, the random survival forest. We call the proposed method Federated Survival Forest (FedSurF). With a single communication round, FedSurF obtains a discriminative power comparable to deep-learning-based federated models trained over hundreds of federated iterations. Moreover, FedSurF retains all the advantages of random forests, namely low computational cost and natural handling of missing values and incomplete datasets. These advantages are especially desirable in real-world federated environments with multiple small datasets stored on devices with low computational capabilities. Numerical experiments compare FedSurF with state-of-the-art survival models in federated networks, showing how FedSurF outperforms deep-learning-based federated algorithms in realistic environments with non-identically distributed data.
Abstract（参考訳）: サバイバル分析(Survival analysis)は、人口に対する特定の関心事の発生時刻をモデル化する統計のサブフィールドである。生存分析は医療、工学、社会科学に広く応用された。しかし、現実世界のアプリケーションは、分散、不完全、検閲、機密のサバイバルデータセットを含む。この文脈では、連合学習は生存分析アプリケーションの性能を大幅に向上させることができる。フェデレーション学習は、ユーザのプライバシを損なうことなく、複数のデータセット上で機械学習モデルを共同でトレーニングする、一連のプライバシ保護技術を提供する。しかし、近年のai研究における連合学習の広範な発展にもかかわらず、連合生存分析に焦点を当てた研究は少ない。本研究では,最も成功した生存モデルであるランダム生存林に基づく生存分析のための新しいフェデレーションアルゴリズムを提案する。提案手法をFedSurF(Federated Survival Forest)と呼ぶ。単一のコミュニケーションラウンドによって、federfは数百のフェデレーションでトレーニングされたディープラーニングベースのフェデレーションモデルに匹敵する識別能力を得る。さらに、FedSurFはランダムな森林の利点、すなわち計算コストの低いことと、不足した値と不完全なデータセットの自然な処理を全て保持する。これらの利点は、計算能力の低いデバイスに複数の小さなデータセットを格納した現実世界のフェデレーション環境で特に望ましい。数値実験により、FedSurFとフェデレーションネットワークの最先端サバイバルモデルを比較し、FedSurFが非同一分散データを用いた現実的な環境でのディープラーニングベースのフェデレーションアルゴリズムよりも優れていることを示す。

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