Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Federated Learning for Automatic Detection of Clopidogrel Treatment Failures

論文の概要: Leveraging Federated Learning for Automatic Detection of Clopidogrel Treatment Failures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03368v1
Date: Tue, 5 Mar 2024 23:31:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 16:32:17.513159
Title: Leveraging Federated Learning for Automatic Detection of Clopidogrel Treatment Failures
Title（参考訳）: フェデレート学習によるclopidogrel治療障害の自動検出
Authors: Samuel Kim and Min Sang Kim
Abstract要約: 本研究では,クロピドッグレル処理障害検出のためのフェデレーション学習戦略を活用する。地理的中心に基づいてデータを分割し,フェデレート学習の性能を評価した。クロピドッグレル治療障害検出におけるフェデレート学習の可能性について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8132630541462695
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The effectiveness of clopidogrel, a widely used antiplatelet medication, varies significantly among individuals, necessitating the development of precise predictive models to optimize patient care. In this study, we leverage federated learning strategies to address clopidogrel treatment failure detection. Our research harnesses the collaborative power of multiple healthcare institutions, allowing them to jointly train machine learning models while safeguarding sensitive patient data. Utilizing the UK Biobank dataset, which encompasses a vast and diverse population, we partitioned the data based on geographic centers and evaluated the performance of federated learning. Our results show that while centralized training achieves higher Area Under the Curve (AUC) values and faster convergence, federated learning approaches can substantially narrow this performance gap. Our findings underscore the potential of federated learning in addressing clopidogrel treatment failure detection, offering a promising avenue for enhancing patient care through personalized treatment strategies while respecting data privacy. This study contributes to the growing body of research on federated learning in healthcare and lays the groundwork for secure and privacy-preserving predictive models for various medical conditions.
Abstract（参考訳）: 抗血小板薬であるclopidogrelの有効性は個人によって大きく異なり、患者のケアを最適化するための正確な予測モデルの開発が必要となる。本研究では,clopidogrel 治療障害検出にフェデレート学習戦略を応用した。本研究は、複数の医療機関の協力力を活用し、患者データを保護しながら、機械学習モデルを共同で訓練することを可能にする。広域かつ多様な人口を包含する英国バイオバンクデータセットを用いて,地理的センタに基づくデータを分割し,連合学習の性能評価を行った。この結果から,集中学習がAUC(Area Under the Curve)のより高い値とより高速な収束を実現する一方で,フェデレーション学習アプローチは,この性能ギャップを大幅に狭めることができることがわかった。以上の知見は,clopidogrel治療障害検出における連合学習の可能性を強調し,データプライバシを尊重しながら,パーソナライズされた治療戦略を通じて患者ケアを強化する有望な手段を提供する。本研究は, 医療におけるフェデレートラーニング研究の進展に寄与し, 各種医療状況に対する安全かつプライバシ保護予測モデルの基礎となる。

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