論文の概要: Attention on Personalized Clinical Decision Support System: Federated Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11736v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 07:24:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 15:00:09.797612
• Title: Attention on Personalized Clinical Decision Support System: Federated Learning Approach
• Title（参考訳）: パーソナライズされた臨床判断支援システム--連合学習アプローチ
• Authors: Chu Myaet Thwal, Kyi Thar, Ye Lin Tun, Choong Seon Hong
• Abstract要約: 本稿では,統合学習パラダイムの下で訓練・管理された深層学習に基づく臨床意思決定支援システムを提案する。 我々は、患者のプライバシーの安全を保証し、サイバー攻撃のリスクを克服する新しい戦略に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.642569319806716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Health management has become a primary problem as new kinds of diseases and complex symptoms are introduced to a rapidly growing modern society. Building a better and smarter healthcare infrastructure is one of the ultimate goals of a smart city. To the best of our knowledge, neural network models are already employed to assist healthcare professionals in achieving this goal. Typically, training a neural network requires a rich amount of data but heterogeneous and vulnerable properties of clinical data introduce a challenge for the traditional centralized network. Moreover, adding new inputs to a medical database requires re-training an existing model from scratch. To tackle these challenges, we proposed a deep learning-based clinical decision support system trained and managed under a federated learning paradigm. We focused on a novel strategy to guarantee the safety of patient privacy and overcome the risk of cyberattacks while enabling large-scale clinical data mining. As a result, we can leverage rich clinical data for training each local neural network without the need for exchanging the confidential data of patients. Moreover, we implemented the proposed scheme as a sequence-to-sequence model architecture integrating the attention mechanism. Thus, our objective is to provide a personalized clinical decision support system with evolvable characteristics that can deliver accurate solutions and assist healthcare professionals in medical diagnosing.
• Abstract（参考訳）: 新しい種類の疾患や複雑な症状が急速に成長する現代社会に導入され、健康管理が主要な問題となっている。 より良くスマートな医療インフラを構築することは、スマートシティの究極の目標の1つです。 私たちの知る限りでは、ニューラルネットワークモデルは、この目標を達成するための医療専門家を支援するために既に採用されています。 通常、ニューラルネットワークのトレーニングには大量のデータが必要ですが、臨床データの不均一で脆弱な特性は、従来の集中型ネットワークに課題をもたらします。 さらに、医療データベースに新しい入力を追加するには、既存のモデルをスクラッチから再トレーニングする必要がある。 これらの課題に対処するため,我々は,深層学習に基づく臨床意思決定支援システムの提案を行った。 我々は,患者プライバシの安全性を保証し,大規模臨床データマイニングを可能にしつつサイバー攻撃のリスクを克服する新たな戦略に焦点を当てた。 その結果、患者の機密データを交換することなく、各ローカルニューラルネットワークのトレーニングに豊富な臨床データを活用することができる。 さらに,アテンション機構を組み込んだシーケンス・ツー・シーケンス・モデルアーキテクチャとして提案手法を実装した。 そこで本研究の目的は, 正確なソリューションを提供し, 医療従事者の診断を支援する, 進化可能な特徴を有するパーソナライズされた臨床意思決定支援システムを提供することである。

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