Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Distributed Privacy Preserving Model for the Detection of Alzheimer's Disease

論文の概要: A Distributed Privacy Preserving Model for the Detection of Alzheimer's Disease

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10237v4
Date: Sat, 24 Aug 2024 18:04:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-28 00:46:25.269184
Title: A Distributed Privacy Preserving Model for the Detection of Alzheimer's Disease
Title（参考訳）: アルツハイマー病検出のための分散型プライバシ保存モデル
Authors: Paul K. Mandal,
Abstract要約: 本稿では,分散データからトレーニングできるHIPAA準拠のフレームワークを提案する。次に,アルツハイマー病(AD)検出のための多モード垂直フェデレーションモデルを提案する。ここで提案されたVFLアーキテクチャは、多様な医療データソースをまたいだ協調学習を可能にする、新しい分散アーキテクチャを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In the era of rapidly advancing medical technologies, the segmentation of medical data has become inevitable, necessitating the development of privacy preserving machine learning algorithms that can train on distributed data. Consolidating sensitive medical data is not always an option particularly due to the stringent privacy regulations imposed by the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). In this paper, I introduce a HIPAA compliant framework that can train from distributed data. I then propose a multimodal vertical federated model for Alzheimer's Disease (AD) detection, a serious neurodegenerative condition that can cause dementia, severely impairing brain function and hindering simple tasks, especially without preventative care. This vertical federated learning (VFL) model offers a distributed architecture that enables collaborative learning across diverse sources of medical data while respecting privacy constraints imposed by HIPAA. The VFL architecture proposed herein offers a novel distributed architecture, enabling collaborative learning across diverse sources of medical data while respecting statutory privacy constraints. By leveraging multiple modalities of data, the robustness and accuracy of AD detection can be enhanced. This model not only contributes to the advancement of federated learning techniques but also holds promise for overcoming the hurdles posed by data segmentation in medical research.
Abstract（参考訳）: 急速に進歩する医療技術の時代には、医療データのセグメンテーションは避けられなくなり、分散データでトレーニングできるプライバシー保護機械学習アルゴリズムの開発が必要とされるようになった。特に、健康保険可搬性会計法(HIPAA)が課している厳格なプライバシー規制のために、機密性の高い医療データを統合することは、必ずしも選択肢ではない。本稿では,分散データからトレーニングできるHIPAA準拠のフレームワークについて紹介する。次に、認知症、重度の脳機能障害、特に予防的ケアを伴わない簡単な作業の妨げとなる重度の神経変性疾患であるアルツハイマー病(AD)検出のための多モード垂直連合モデルを提案する。この垂直連合学習(VFL)モデルは、HIPAAが課したプライバシー制約を尊重しながら、さまざまな医療データのソースをまたいだ協調学習を可能にする分散アーキテクチャを提供する。ここで提案されたVFLアーキテクチャは、法的なプライバシー制約を尊重しながら、さまざまな医療データのソースをまたいだ協調学習を可能にする、新しい分散アーキテクチャを提供する。複数のデータモダリティを活用することにより、AD検出の堅牢性と精度を向上させることができる。このモデルは、フェデレーション学習技術の進歩に寄与するだけでなく、医学研究におけるデータセグメンテーションによるハードルを克服する公約も持つ。

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