論文の概要: DOCTOR: A Multi-Disease Detection Continual Learning Framework Based on
Wearable Medical Sensors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05738v1
- Date: Tue, 9 May 2023 19:33:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 15:35:08.131830
- Title: DOCTOR: A Multi-Disease Detection Continual Learning Framework Based on
Wearable Medical Sensors
- Title（参考訳）: DOCTOR:ウェアラブル・メディカル・センサを用いたマルチ障害検出連続学習フレームワーク
- Authors: Chia-Hao Li and Niraj K. Jha
- Abstract要約: ウェアラブル医療センサ(WMS)に基づく多相検出連続学習(CL)フレームワークであるDOCTORを提案する。
マルチヘッドディープニューラルネットワーク(DNN)とリプレイスタイルのCLアルゴリズムを採用している。
CL実験において、1つのDNNモデルを用いて高いマルチディスリーズ分類精度を維持する上でのDOCTORの有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.427863460842961
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern advances in machine learning (ML) and wearable medical sensors (WMSs)
in edge devices have enabled ML-driven disease detection for smart healthcare.
Conventional ML-driven disease detection methods rely on customizing individual
models for each disease and its corresponding WMS data. However, such methods
lack adaptability to distribution shifts and new task classification classes.
Also, they need to be rearchitected and retrained from scratch for each new
disease. Moreover, installing multiple ML models in an edge device consumes
excessive memory, drains the battery faster, and complicates the detection
process. To address these challenges, we propose DOCTOR, a multi-disease
detection continual learning (CL) framework based on WMSs. It employs a
multi-headed deep neural network (DNN) and an exemplar-replay-style CL
algorithm. The CL algorithm enables the framework to continually learn new
missions where different data distributions, classification classes, and
disease detection tasks are introduced sequentially. It counteracts
catastrophic forgetting with a data preservation method and a synthetic data
generation module. The data preservation method efficiently preserves the most
informative subset of training data from previous missions based on the average
training loss of each data instance. The synthetic data generation module
models the probability distribution of the real training data and then
generates as much synthetic data as needed for replays while maintaining data
privacy. The multi-headed DNN enables DOCTOR to detect multiple diseases
simultaneously based on user WMS data. We demonstrate DOCTOR's efficacy in
maintaining high multi-disease classification accuracy with a single DNN model
in various CL experiments. DOCTOR achieves very competitive performance across
all CL scenarios relative to the ideal joint-training framework while
maintaining a small model size.
- Abstract（参考訳）: エッジデバイスにおける機械学習(ML)とウェアラブル医療センサ(WMS)の最近の進歩により、スマートヘルスケアのためのML駆動型疾患検出が可能になった。
従来のML駆動型疾患検出法は、各疾患の個々のモデルとその対応するWMSデータのカスタマイズに依存している。
しかし、このような方法は分散シフトや新しいタスク分類クラスへの適応性に欠ける。
また、新しい疾患ごとに再設計し、スクラッチから再訓練する必要がある。
さらに、エッジデバイスに複数のMLモデルをインストールすると、過剰なメモリを消費し、バッテリのドレインが速くなり、検出プロセスが複雑になる。
これらの課題に対処するために,WMSに基づく多相検出連続学習(CL)フレームワークであるDOCTORを提案する。
マルチヘッドディープニューラルネットワーク(DNN)と、模範再生スタイルのCLアルゴリズムを採用している。
clアルゴリズムは、異なるデータ分布、分類クラス、病気検出タスクが順次導入される新しいミッションを継続的に学習することを可能にする。
データ保存方法と合成データ生成モジュールとで壊滅的な忘れを相殺する。
データ保存方法は、各データインスタンスの平均トレーニング損失に基づいて、前回のミッションからのトレーニングデータの最も有益なサブセットを効率的に保存する。
合成データ生成モジュールは、実際のトレーニングデータの確率分布をモデル化し、データプライバシを維持しながら再生に必要な量の合成データを生成する。
マルチヘッドDNNにより、DOCTORはユーザWMSデータに基づいて複数の疾患を同時に検出できる。
様々なcl実験において,単一のdnnモデルを用いて高いマルチディセーゼ分類精度を維持するための医師の有効性を示す。
DOCTORは、小さなモデルサイズを維持しながら、理想的な共同トレーニングフレームワークと比較して、すべてのCLシナリオで非常に競争力のあるパフォーマンスを実現している。
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