論文の概要: Uncovering Promises and Challenges of Federated Learning to Detect
Cardiovascular Diseases: A Scoping Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13714v1
- Date: Sat, 26 Aug 2023 00:19:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 19:37:45.391484
- Title: Uncovering Promises and Challenges of Federated Learning to Detect
Cardiovascular Diseases: A Scoping Literature Review
- Title（参考訳）: 心血管疾患検出のための連合学習の約束と課題--スコッピング文献レビュー
- Authors: Sricharan Donkada, Seyedamin Pouriyeh, Reza M. Parizi, Meng Han,
Nasrin Dehbozorgi, Nazmus Sakib, Quan Z. Sheng
- Abstract要約: 心臓血管疾患(CVD)は世界的な死因であり、早期発見は患者の予後を著しく改善する。
機械学習(ML)モデルはCVDの早期診断に役立つが、その性能はモデルトレーニングで利用可能なデータによって制限される。
フェデレートラーニング(FL)は、機械学習の新たなアプローチであり、個々のデータオーナのプライバシを損なうことなく、複数のソースのデータ上でモデルをトレーニングすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.421588999399376
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cardiovascular diseases (CVD) are the leading cause of death globally, and
early detection can significantly improve outcomes for patients. Machine
learning (ML) models can help diagnose CVDs early, but their performance is
limited by the data available for model training. Privacy concerns in
healthcare make it harder to acquire data to train accurate ML models.
Federated learning (FL) is an emerging approach to machine learning that allows
models to be trained on data from multiple sources without compromising the
privacy of the individual data owners. This survey paper provides an overview
of the current state-of-the-art in FL for CVD detection. We review the
different FL models proposed in various papers and discuss their advantages and
challenges. We also compare FL with traditional centralized learning approaches
and highlight the differences in terms of model accuracy, privacy, and data
distribution handling capacity. Finally, we provide a critical analysis of FL's
current challenges and limitations for CVD detection and discuss potential
avenues for future research. Overall, this survey paper aims to provide a
comprehensive overview of the current state-of-the-art in FL for CVD detection
and to highlight its potential for improving the accuracy and privacy of CVD
detection models.
- Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患(CVD)は世界的な死因であり、早期発見は患者の予後を大幅に改善させる。
機械学習(ML)モデルはCVDの早期診断に役立つが、その性能はモデルトレーニングで利用可能なデータによって制限される。
医療におけるプライバシーの懸念は、正確なMLモデルをトレーニングするためのデータを取得するのを難しくする。
フェデレートラーニング(FL)は、機械学習の新たなアプローチであり、個々のデータオーナのプライバシを損なうことなく、複数のソースのデータ上でモデルをトレーニングすることができる。
本稿では,CVD検出のためのFLの現状について概説する。
本稿では,様々な論文で提案されているFLモデルについて検討し,その利点と課題について論じる。
また、FLと従来の集中型学習アプローチを比較し、モデルの精度、プライバシ、データ分散処理能力の違いを強調します。
最後に,FLの現在の課題とCVD検出の限界について批判的な分析を行い,今後の研究への可能性について論じる。
本研究の目的は,CVD検出におけるFLの現状を概観し,CVD検出モデルの精度とプライバシ向上の可能性を明らかにすることである。
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機械学習(ML)手法はCVDの早期診断に役立つが、その性能は高品質なデータへのアクセスに依存している。
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