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。
関連論文リスト
- Advances in Privacy Preserving Federated Learning to Realize a Truly Learning Healthcare System [0.2748450182087935]
学習医療システム(LHS)の概念は、患者医療からのマルチモーダルデータを継続的に分析し、将来の医療成果を高める自己改善ネットワークを構想している。
プライバシ保護フェデレートラーニング(PPFL)は変革的で有望なアプローチであり、これらの課題に対処する可能性がある。
本稿では,医学研究所 (IOM) Roundtable が定義した,真の LHS を実現するために,PPFL を医療エコシステムに統合するビジョンを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-29T20:02:40Z) - Federated Learning in Healthcare: Model Misconducts, Security, Challenges, Applications, and Future Research Directions -- A Systematic Review [2.710010611878837]
フェデレートラーニング(FL)は、複数の医療機関が共有することなく、分散データから共同で学ぶことを可能にする。
FLの医療分野は、疾患予測、治療のカスタマイズ、臨床試験研究などの分野をカバーしている。
FLの実装は、非IIDデータ環境におけるモデル収束、通信オーバーヘッド、複数機関の協調管理など、課題を提起する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:59:50Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T07:08:26Z) - Multimodal Federated Learning in Healthcare: a Review [5.983768682145731]
フェデレートラーニング(FL)は、データを統合する必要のない分散メカニズムを提供する。
本稿では,医療分野におけるマルチモーダル・フェデレート・ラーニング(MMFL)の現状について概説する。
最先端のAI技術と、医療アプリケーションにおける患者のデータプライバシの必要性のギャップを埋めることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T19:43:06Z) - Blockchain-empowered Federated Learning for Healthcare Metaverses:
User-centric Incentive Mechanism with Optimal Data Freshness [66.3982155172418]
まず、医療メタバースのための分散型フェデレートラーニング(FL)に基づく、ユーザ中心のプライバシ保護フレームワークを設計する。
次に,情報時代(AoI)を有効データ更新度指標として利用し,観測理論(PT)に基づくAoIベースの契約理論モデルを提案し,センシングデータ共有の動機付けを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-29T12:54:03Z) - Closing the Generalization Gap of Cross-silo Federated Medical Image
Segmentation [66.44449514373746]
クロスサイロ・フェデレーション・ラーニング (FL) は近年, 深層学習による医用画像解析において注目されている。
FLでトレーニングされたモデルと、集中的なトレーニングでトレーニングされたモデルの間にはギャップがある。
本稿では,クライアントの問題を回避し,ドリフトギャップを解消するための新しいトレーニングフレームワークであるFedSMを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-18T19:50:07Z) - Federated Learning for Privacy Preservation in Smart Healthcare Systems:
A Comprehensive Survey [6.824747267214373]
プライバシー保護のためのIoMTネットワークにおけるFLの役割について述べる。
本稿では、プライバシーの脅威を検出するために、深層強化学習(DRL)、デジタルツイン、GAN(Generative Adversarial Network)を取り入れた高度なFLアーキテクチャを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-18T02:32:05Z) - Do Gradient Inversion Attacks Make Federated Learning Unsafe? [70.0231254112197]
フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有することなく、AIモデルの協調トレーニングを可能にする。
モデル勾配からのディープニューラルネットワークの反転に関する最近の研究は、トレーニングデータの漏洩を防止するためのFLの安全性に関する懸念を提起した。
本研究では,本論文で提示されたこれらの攻撃が実際のFLユースケースでは実行不可能であることを示し,新たなベースライン攻撃を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-14T18:33:12Z) - FLOP: Federated Learning on Medical Datasets using Partial Networks [84.54663831520853]
新型コロナウイルスの感染拡大で医療資源が不足している。
新型コロナウイルスの診断を緩和するために、さまざまなデータ駆動型ディープラーニングモデルが開発されている。
患者のプライバシー上の懸念から、データそのものはまだ乏しい。
我々は、textbfPartial Networks (FLOP) を用いた、シンプルで効果的な textbfFederated textbfL textbfon Medical データセットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-10T01:56:58Z) - Privacy-preserving medical image analysis [53.4844489668116]
医用画像におけるプライバシ保護機械学習(PPML)のためのソフトウェアフレームワークであるPriMIAを提案する。
集合型学習モデルの分類性能は,未発見データセットの人間専門家と比較して有意に良好である。
グラデーションベースのモデル反転攻撃に対するフレームワークのセキュリティを実証的に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T13:56:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。