論文の概要: Integration of Federated Learning and Blockchain in Healthcare: A Tutorial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10092v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 19:00:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 20:48:29.948243
- Title: Integration of Federated Learning and Blockchain in Healthcare: A Tutorial
- Title(参考訳): 医療におけるフェデレーションラーニングとブロックチェーンの統合: チュートリアル
- Authors: Yahya Shahsavari, Oussama A. Dambri, Yaser Baseri, Abdelhakim Senhaji Hafid, Dimitrios Makrakis,
- Abstract要約: このチュートリアルでは、FLとBCの統合を調査し、医療分析に対するセキュアでプライバシ保護のアプローチを提供する。
FLは、医療機関のローカルデバイス上での分散モデルトレーニングを可能にし、患者のデータをローカライズする。
BCは、改ざん防止の台帳とスマートコントラクトによって、FLで安全な協調学習のための堅牢なフレームワークを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5592394503914488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Wearable devices and medical sensors revolutionize health monitoring, raising concerns about data privacy in ML for healthcare. This tutorial explores FL and BC integration, offering a secure and privacy-preserving approach to healthcare analytics. FL enables decentralized model training on local devices at healthcare institutions, keeping patient data localized. This facilitates collaborative model development without compromising privacy. However, FL introduces vulnerabilities. BC, with its tamper-proof ledger and smart contracts, provides a robust framework for secure collaborative learning in FL. After presenting a taxonomy for the various types of data used in ML in medical applications, and a concise review of ML techniques for healthcare use cases, this tutorial explores three integration architectures for balancing decentralization, scalability, and reliability in healthcare data. Furthermore, it investigates how BCFL enhances data security and collaboration in disease prediction, medical image analysis, patient monitoring, and drug discovery. By providing a tutorial on FL, blockchain, and their integration, along with a review of BCFL applications, this paper serves as a valuable resource for researchers and practitioners seeking to leverage these technologies for secure and privacy-preserving healthcare ML. It aims to accelerate advancements in secure and collaborative healthcare analytics, ultimately improving patient outcomes.
- Abstract(参考訳): ウェアラブルデバイスと医療センサは、健康モニタリングに革命をもたらし、医療のためのMLにおけるデータのプライバシに関する懸念を提起する。
このチュートリアルでは、FLとBCの統合を調査し、医療分析に対するセキュアでプライバシ保護のアプローチを提供する。
FLは、医療機関のローカルデバイス上での分散モデルトレーニングを可能にし、患者のデータをローカライズする。
これにより、プライバシーを損なうことなくコラボレーティブモデルの開発が容易になる。
しかし、FLは脆弱性を導入している。
BCは、改ざん防止の台帳とスマートコントラクトによって、FLで安全な協調学習のための堅牢なフレームワークを提供する。
医療アプリケーションでMLで使用されるさまざまな種類のデータに対する分類を提示し、医療ユースケースにおけるMLテクニックの簡潔なレビューを行った後、このチュートリアルでは、分散化、スケーラビリティ、医療データの信頼性のバランスをとるための3つの統合アーキテクチャを探求する。
さらに、BCFLは、疾病予測、医療画像分析、患者のモニタリング、薬物発見において、データセキュリティと協調性をいかに強化するかを調査する。
FL、ブロックチェーン、およびそれらの統合に関するチュートリアルとBCFLアプリケーションのレビューを提供することで、この論文は、これらの技術をセキュアでプライバシ保護のヘルスケアMLに活用しようとする研究者や実践者にとって貴重なリソースとなる。
安全で協力的な医療分析の進歩を加速し、最終的には患者の成果を改善することを目指している。
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