論文の概要: Scaling Survival Analysis in Healthcare with Federated Survival Forests:
A Comparative Study on Heart Failure and Breast Cancer Genomics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02382v1
- Date: Fri, 4 Aug 2023 15:25:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 12:34:43.541868
- Title: Scaling Survival Analysis in Healthcare with Federated Survival Forests:
A Comparative Study on Heart Failure and Breast Cancer Genomics
- Title（参考訳）: フェデレーション・サバイバル・フォレストによる医療のスケール・サバイバル分析 : 心不全と乳癌ゲノムの比較研究
- Authors: Alberto Archetti, Francesca Ieva, Matteo Matteucci
- Abstract要約: 現実世界のアプリケーションでは、生存データは不完全、検閲、分散、機密であることが多い。
我々はFedSurF++と呼ばれるFederated Survival Forestアルゴリズムの拡張を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.967995669387532
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Survival analysis is a fundamental tool in medicine, modeling the time until
an event of interest occurs in a population. However, in real-world
applications, survival data are often incomplete, censored, distributed, and
confidential, especially in healthcare settings where privacy is critical. The
scarcity of data can severely limit the scalability of survival models to
distributed applications that rely on large data pools. Federated learning is a
promising technique that enables machine learning models to be trained on
multiple datasets without compromising user privacy, making it particularly
well-suited for addressing the challenges of survival data and large-scale
survival applications. Despite significant developments in federated learning
for classification and regression, many directions remain unexplored in the
context of survival analysis. In this work, we propose an extension of the
Federated Survival Forest algorithm, called FedSurF++. This federated ensemble
method constructs random survival forests in heterogeneous federations.
Specifically, we investigate several new tree sampling methods from client
forests and compare the results with state-of-the-art survival models based on
neural networks. The key advantage of FedSurF++ is its ability to achieve
comparable performance to existing methods while requiring only a single
communication round to complete. The extensive empirical investigation results
in a significant improvement from the algorithmic and privacy preservation
perspectives, making the original FedSurF algorithm more efficient, robust, and
private. We also present results on two real-world datasets demonstrating the
success of FedSurF++ in real-world healthcare studies. Our results underscore
the potential of FedSurF++ to improve the scalability and effectiveness of
survival analysis in distributed settings while preserving user privacy.
- Abstract（参考訳）: 生存分析は医学における基本的な道具であり、集団で興味のある出来事が起こるまでの時間をモデル化する。
しかしながら、現実世界のアプリケーションでは、サバイバルデータは、特にプライバシが重要なヘルスケア環境では、不完全、検閲、分散、機密化されることが多い。
データの不足は、大規模なデータプールに依存する分散アプリケーションに対する生存モデルのスケーラビリティを著しく制限する可能性がある。
フェデレーション学習(federated learning)は、ユーザのプライバシを損なうことなく、マシンラーニングモデルを複数のデータセットでトレーニング可能にする、有望なテクニックである。
分類と回帰のための連合学習の著しい発展にもかかわらず、生存分析の文脈では多くの方向が未検討のままである。
本研究では,federated survival forestアルゴリズムの拡張であるfederated survival forest法を提案する。
この連合型アンサンブル法は異種連邦における無作為生存林を構成する。
具体的には,クライアントフォレストから木を採取する手法をいくつか検討し,ニューラルネットワークに基づく最新サバイバルモデルと比較した。
FedSurF++の重要な利点は、既存のメソッドと同等のパフォーマンスを達成できると同時に、1回の通信ラウンドしか完了できないことだ。
広範な実証調査の結果、アルゴリズムとプライバシ保護の観点から大幅に改善され、オリジナルのFedSurFアルゴリズムがより効率的で堅牢でプライベートになった。
また、実世界の医療研究におけるFedSurF++の成功を示す2つの実世界のデータセットの結果を示す。
この結果から,FedSurF++がユーザプライバシを保ちながら分散環境での生存分析のスケーラビリティと有効性を向上する可能性が示唆された。
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