論文の概要: Multimodal Federated Learning in Healthcare: a review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09650v1
- Date: Sat, 14 Oct 2023 19:43:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 19:13:06.369703
- Title: Multimodal Federated Learning in Healthcare: a review
- Title（参考訳）: 医療におけるマルチモーダルフェデレート学習の展望
- Authors: Jacob Thrasher, Alina Devkota, Prasiddha Siwakotai, Rohit Chivukula,
Pranav Poudel, Chaunbo Hu, Binod Bhattarai, Prashnna Gyawali
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データを統合する必要のない分散メカニズムを提供する。
本稿では,医療分野におけるマルチモーダル・フェデレート・ラーニング(MMFL)の現状について概説する。
最先端のAI技術と、医療アプリケーションにおける患者のデータプライバシの必要性のギャップを埋めることを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.983768682145731
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in multimodal machine learning have empowered the
development of accurate and robust AI systems in the medical domain, especially
within centralized database systems. Simultaneously, Federated Learning (FL)
has progressed, providing a decentralized mechanism where data need not be
consolidated, thereby enhancing the privacy and security of sensitive
healthcare data. The integration of these two concepts supports the ongoing
progress of multimodal learning in healthcare while ensuring the security and
privacy of patient records within local data-holding agencies. This paper
offers a concise overview of the significance of FL in healthcare and outlines
the current state-of-the-art approaches to Multimodal Federated Learning (MMFL)
within the healthcare domain. It comprehensively examines the existing
challenges in the field, shedding light on the limitations of present models.
Finally, the paper outlines potential directions for future advancements in the
field, aiming to bridge the gap between cutting-edge AI technology and the
imperative need for patient data privacy in healthcare applications.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル機械学習の最近の進歩は、医療領域、特に集中型データベースシステムにおいて、正確で堅牢なAIシステムの開発を促進する。
同時に、フェデレートラーニング(FL)が進展し、データを統合する必要のない分散メカニズムを提供し、機密性の高い医療データのプライバシーとセキュリティを高める。
これら2つの概念の統合は、医療におけるマルチモーダル学習の継続的な進歩をサポートしながら、ローカルなデータ保持機関内の患者の記録のセキュリティとプライバシを確保する。
本稿では、医療におけるFLの重要性を簡潔に概説し、医療領域におけるMMFL(Multimodal Federated Learning)の最先端のアプローチについて概説する。
この分野における既存の課題を包括的に調査し、現在のモデルの限界に光を当てる。
最後に,最先端のai技術と医療アプリケーションにおける患者データプライバシの必要性とのギャップを埋めることを目的とした,この分野の今後の進歩への可能性について概説する。
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