論文の概要: AI Models Close to your Chest: Robust Federated Learning Strategies for Multi-site CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13567v2
• Date: Thu, 13 Apr 2023 21:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 16:07:01.075893
• Title: AI Models Close to your Chest: Robust Federated Learning Strategies for Multi-site CT
• Title（参考訳）: 胸部に近いAIモデル:マルチサイトCTのためのロバストなフェデレーション学習戦略
• Authors: Edward H. Lee, Brendan Kelly, Emre Altinmakas, Hakan Dogan, Maryam Mohammadzadeh, Errol Colak, Steve Fu, Olivia Choudhury, Ujjwal Ratan, Felipe Kitamura, Hernan Chaves, Jimmy Zheng, Mourad Said, Eduardo Reis, Jaekwang Lim, Patricia Yokoo, Courtney Mitchell, Golnaz Houshmand, Marzyeh Ghassemi, Ronan Killeen, Wendy Qiu, Joel Hayden, Farnaz Rafiee, Chad Klochko, Nicholas Bevins, Faeze Sazgara, S. Simon Wong, Michael Moseley, Safwan Halabi, Kristen W. Yeom
• Abstract要約: 医学におけるAI研究は、多種多様なデータソースの少ないロコリージョンの患者コホートに重点を置いている。 フェデレーション・ラーニング(FL)は、データ共有なしに病院間での学習を可能にするAI開発のための潜在的経路の1つである。 新型コロナウイルスの胸部CTデータセットの最大かつ多彩な1つについて,様々なFL戦略の結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0888799865182395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While it is well known that population differences from genetics, sex, race, and environmental factors contribute to disease, AI studies in medicine have largely focused on locoregional patient cohorts with less diverse data sources. Such limitation stems from barriers to large-scale data share and ethical concerns over data privacy. Federated learning (FL) is one potential pathway for AI development that enables learning across hospitals without data share. In this study, we show the results of various FL strategies on one of the largest and most diverse COVID-19 chest CT datasets: 21 participating hospitals across five continents that comprise >10,000 patients with >1 million images. We also propose an FL strategy that leverages synthetically generated data to overcome class and size imbalances. We also describe the sources of data heterogeneity in the context of FL, and show how even among the correctly labeled populations, disparities can arise due to these biases.
• Abstract（参考訳）: 遺伝学、性、人種、環境要因との人口差が病気に寄与していることはよく知られているが、医学におけるai研究は主に、より多様なデータソースを持つ地域患者のコホートに焦点を当てている。 このような制限は、大規模データ共有とデータプライバシに関する倫理的懸念の障壁に起因する。 フェデレーション・ラーニング(FL)は、データ共有なしに病院間での学習を可能にするAI開発のための潜在的経路の1つである。 本研究は,5大陸にまたがる21の参加病院において,100万枚以上の画像を持つ1万枚以上の患者を対象とするFL戦略について検討した。 また,クラスとサイズの不均衡を克服するために合成データを活用するFL戦略を提案する。 また,flの文脈におけるデータ不均質性の発生源を記述し,その偏りによって,適切にラベルづけされた個体群の中でも格差がいかに発生するかを示す。

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