論文の概要: Federated Learning on Patient Data for Privacy-Protecting Polycystic Ovary Syndrome Treatment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11220v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 06:21:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 19:06:50.498696
• Title: Federated Learning on Patient Data for Privacy-Protecting Polycystic Ovary Syndrome Treatment
• Title（参考訳）: プライバシー保護型多嚢胞性卵巣症候群治療における患者データに基づく連合学習
• Authors: Lucia Morris, Tori Qiu, Nikhil Raghuraman
• Abstract要約: 多発性嚢胞性卵巣症候群(PCOS)に対するフェデレートラーニング(Federated Learning)の有用性について検討した。 PCOSは世界中で何百万もの女性に影響を及ぼす深刻なホルモン障害だが、理解は不十分で、研究は患者のデータ不足に悩まされている。 FLアプローチがPCOS患者データセットの合成に成功していることを示す。 提案するFLモデルは,PCOS患者にプライバシ保証を提供しながら,大量の多様なデータにアクセスし,最も効果的な治療オプションを特定するためのツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of women's endocrinology has trailed behind data-driven medical solutions, largely due to concerns over the privacy of patient data. Valuable datapoints about hormone levels or menstrual cycling could expose patients who suffer from comorbidities or terminate a pregnancy, violating their privacy. We explore the application of Federated Learning (FL) to predict the optimal drug for patients with polycystic ovary syndrome (PCOS). PCOS is a serious hormonal disorder impacting millions of women worldwide, yet it's poorly understood and its research is stunted by a lack of patient data. We demonstrate that a variety of FL approaches succeed on a synthetic PCOS patient dataset. Our proposed FL models are a tool to access massive quantities of diverse data and identify the most effective treatment option while providing PCOS patients with privacy guarantees.
• Abstract（参考訳）: 女性の内分泌学の分野は、主に患者データのプライバシーに関する懸念から、データ駆動医療ソリューションに遅れを取っている。 ホルモンレベルや月経周期に関する貴重なデータポイントは、共生や妊娠に苦しむ患者を曝し、プライバシーを侵害する可能性がある。 本研究では,多嚢胞性卵巣症候群 (pcos) に対する最適薬剤の予測へのフェデレート学習 (fl) の適用について検討した。 PCOSは世界中で何百万もの女性に影響を及ぼす深刻なホルモン障害だが、理解は不十分で、研究は患者のデータ不足に悩まされている。 FLアプローチがPCOS患者データセットの合成に成功していることを示す。 提案するFLモデルは,PCOS患者にプライバシ保証を提供しながら,大量の多様なデータにアクセスし,最も効果的な治療オプションを特定するためのツールである。

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