論文の概要: ADMarker: A Multi-Modal Federated Learning System for Monitoring Digital Biomarkers of Alzheimer's Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15301v2
- Date: Wed, 27 Mar 2024 21:56:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 21:43:17.440851
- Title: ADMarker: A Multi-Modal Federated Learning System for Monitoring Digital Biomarkers of Alzheimer's Disease
- Title（参考訳）: ADMarker:アルツハイマー病のデジタルバイオマーカーモニタリングのための多モードフェデレーション学習システム
- Authors: Xiaomin Ouyang, Xian Shuai, Yang Li, Li Pan, Xifan Zhang, Heming Fu, Xinyan Wang, Shihua Cao, Jiang Xin, Hazel Mok, Zhenyu Yan, Doris Sau Fung Yu, Timothy Kwok, Guoliang Xing,
- Abstract要約: アルツハイマー病(AD)と関連する認知症は高齢化による世界的な健康問題である。
マルチモーダルセンサと,自然環境における多次元ADデジタルバイオマーカー検出のための新しいフェデレーション学習アルゴリズムを統合した,初のエンドツーエンドシステムであるADMarkerを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.363457856306958
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Alzheimer's Disease (AD) and related dementia are a growing global health challenge due to the aging population. In this paper, we present ADMarker, the first end-to-end system that integrates multi-modal sensors and new federated learning algorithms for detecting multidimensional AD digital biomarkers in natural living environments. ADMarker features a novel three-stage multi-modal federated learning architecture that can accurately detect digital biomarkers in a privacy-preserving manner. Our approach collectively addresses several major real-world challenges, such as limited data labels, data heterogeneity, and limited computing resources. We built a compact multi-modality hardware system and deployed it in a four-week clinical trial involving 91 elderly participants. The results indicate that ADMarker can accurately detect a comprehensive set of digital biomarkers with up to 93.8% accuracy and identify early AD with an average of 88.9% accuracy. ADMarker offers a new platform that can allow AD clinicians to characterize and track the complex correlation between multidimensional interpretable digital biomarkers, demographic factors of patients, and AD diagnosis in a longitudinal manner.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)と関連する認知症は高齢化による世界的な健康問題である。
本稿では,マルチモーダルセンサと,自然環境における多次元ADデジタルバイオマーカー検出のための新しいフェデレーション学習アルゴリズムを統合した,初のエンドツーエンドシステムであるADMarkerを提案する。
ADMarkerは、プライバシー保護の方法でデジタルバイオマーカーを正確に検出できる、新しい3段階のマルチモーダル・フェデレート学習アーキテクチャを備えている。
提案手法は,データラベルの制限,データ不均一性,計算資源の制限など,現実的な課題をまとめて解決する。
我々は,コンパクトなマルチモダリティハードウェアシステムを構築し,高齢者91名を対象に4週間の臨床試験を行った。
その結果、ADMarkerは93.8%の精度でデジタルバイオマーカーの包括的なセットを正確に検出し、平均88.9%の精度で早期ADを識別できることが示唆された。
ADMarkerは、AD臨床医が多次元の解釈可能なデジタルバイオマーカー、患者の人口統計学的要因、AD診断の間の複雑な相関を縦方向で特徴づけ、追跡できる新しいプラットフォームを提供する。
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