論文の概要: PAGE: Domain-Incremental Adaptation with Past-Agnostic Generative Replay for Smart Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08197v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 02:44:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 15:49:54.396140
• Title: PAGE: Domain-Incremental Adaptation with Past-Agnostic Generative Replay for Smart Healthcare
• Title（参考訳）: PAGE: 過去に依存しない生成リプレイによるドメインインクリメンタル適応 スマートヘルスケア
• Authors: Chia-Hao Li and Niraj K. Jha
• Abstract要約: PAGEは、保存されたデータや以前のドメインの情報なしで生成的な再生を可能にする。 3つの異なる疾患データセットを用いたドメイン・インクリメンタルな疾患検出におけるPAGEの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6483275471647456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose PAGE, a domain-incremental adaptation strategy with past-agnostic generative replay for smart healthcare. PAGE enables generative replay without the aid of any preserved data or information from prior domains. When adapting to a new domain, it exploits real data from the new distribution and the current model to generate synthetic data that retain the learned knowledge of previous domains. By replaying the synthetic data with the new real data during training, PAGE achieves a good balance between domain adaptation and knowledge retention. In addition, we incorporate an extended inductive conformal prediction (EICP) method into PAGE to produce a confidence score and a credibility value for each detection result. This makes the predictions interpretable and provides statistical guarantees for disease detection in smart healthcare applications. We demonstrate PAGE's effectiveness in domain-incremental disease detection with three distinct disease datasets collected from commercially available WMSs. PAGE achieves highly competitive performance against state-of-the-art with superior scalability, data privacy, and feasibility. Furthermore, PAGE can enable up to 75% reduction in clinical workload with the help of EICP.
• Abstract（参考訳）: スマートヘルスケアのための遺伝子組み換えによるドメインインクリメンタル・アダプティブ・ストラテジーであるPAGEを提案する。 PAGEは、以前のドメインから保存されたデータや情報の助けなしに生成的再生を可能にする。 新しいドメインに適応すると、新しいディストリビューションと現在のモデルから実際のデータを利用して、以前のドメインの学習した知識を保持する合成データを生成する。 学習中に合成データを新しい実データで再生することにより、PAGEはドメイン適応と知識保持のバランスを良くする。 さらに、拡張帰納的共形予測(EICP)手法をPAGEに組み込んで、各検出結果に対する信頼性スコアと信頼性値を生成する。 これにより、予測は解釈可能となり、スマートヘルスケアアプリケーションにおける疾患検出の統計的保証を提供する。 市販WMSから収集した3つの異なる疾患データセットを用いて,ドメイン・インクリメンタルな疾患検出におけるPAGEの有効性を実証した。 PAGEは、スケーラビリティ、データプライバシ、実現可能性に優れた最先端技術に対して高い競争力を発揮する。 さらに、PAGEはEICPの助けを借りて、臨床ワークロードの最大75%の削減を可能にする。

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