論文の概要: A Survey on Federated Learning for the Healthcare Metaverse: Concepts,
Applications, Challenges, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00524v2
- Date: Wed, 5 Apr 2023 01:57:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 14:51:50.374934
- Title: A Survey on Federated Learning for the Healthcare Metaverse: Concepts,
Applications, Challenges, and Future Directions
- Title（参考訳）: 医療メタバースにおける連合学習に関する調査研究 : 概念,応用,課題,今後の方向性
- Authors: Ali Kashif Bashir, Nancy Victor, Sweta Bhattacharya, Thien Huynh-The,
Rajeswari Chengoden, Gokul Yenduri, Praveen Kumar Reddy Maddikunta, Quoc-Viet
Pham, Thippa Reddy Gadekallu and Madhusanka Liyanage
- Abstract要約: 人工知能(AI)の新しい部門であるフェデレーション・ラーニング(FL)は、医療システムのプライバシー問題に対処する機会を開放する。
我々は、IoTベースの医療システム、従来の医療におけるFL、Metaverseヘルスケアについて概説する。
FL型メタバース医療の応用として, 診断, 患者モニタリング, 医療教育, 感染症, 薬物発見について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.1427616718447
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent technological advancements have considerately improved healthcare
systems to provide various intelligent healthcare services and improve the
quality of life. Federated learning (FL), a new branch of artificial
intelligence (AI), opens opportunities to deal with privacy issues in
healthcare systems and exploit data and computing resources available at
distributed devices. Additionally, the Metaverse, through integrating emerging
technologies, such as AI, cloud edge computing, Internet of Things (IoT),
blockchain, and semantic communications, has transformed many vertical domains
in general and the healthcare sector in particular. Obviously, FL shows many
benefits and provides new opportunities for conventional and Metaverse
healthcare, motivating us to provide a survey on the usage of FL for Metaverse
healthcare systems. First, we present preliminaries to IoT-based healthcare
systems, FL in conventional healthcare, and Metaverse healthcare. The benefits
of FL in Metaverse healthcare are then discussed, from improved privacy and
scalability, better interoperability, better data management, and extra
security to automation and low-latency healthcare services. Subsequently, we
discuss several applications pertaining to FL-enabled Metaverse healthcare,
including medical diagnosis, patient monitoring, medical education, infectious
disease, and drug discovery. Finally, we highlight significant challenges and
potential solutions toward the realization of FL in Metaverse healthcare.
- Abstract（参考訳）: 最近の技術進歩は、様々なインテリジェントな医療サービスを提供し、生活の質を向上させるために、医療システムの改善を考慮に入れている。
人工知能(AI)の新しい部門であるフェデレーション・ラーニング(FL)は、医療システムのプライバシー問題に対処し、分散デバイスで利用可能なデータとコンピューティングリソースを活用する機会を開く。
さらにMetaverseは、AI、クラウドエッジコンピューティング、IoT(Internet of Things)、ブロックチェーン、セマンティックコミュニケーションといった新興技術を統合することで、多くの垂直領域、特に医療分野を変革した。
FLは明らかに多くの利点を示し、従来の医療やメタバース医療に新たな機会を与え、メタバース医療システムにおけるFLの使用状況の調査を行う動機となった。
まず、IoTベースの医療システム、従来の医療におけるFL、Metaverseの医療システムについて概説する。
metaverse healthcareにおけるflのメリットは、プライバシとスケーラビリティの向上、相互運用性の向上、データ管理の改善、セキュリティの強化、自動化と低遅延医療サービスなど、議論される。
その後, 医療診断, 患者モニタリング, 医学教育, 感染症, 創薬など, fl対応メタバース医療に関するいくつかの応用について検討する。
最後に,メタバース医療におけるFLの実現に向けた重要な課題と潜在的な解決策を強調した。
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