論文の概要: EHRFL: Federated Learning Framework for Institution-Specific Model Construction using Electronic Health Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13318v2
- Date: Wed, 18 Sep 2024 16:09:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 23:13:20.323106
- Title: EHRFL: Federated Learning Framework for Institution-Specific Model Construction using Electronic Health Records
- Title（参考訳）: EHRFL:電子カルテを用いた施設特化モデル構築のためのフェデレートラーニングフレームワーク
- Authors: Jiyoun Kim, Junu Kim, Kyunghoon Hur, Edward Choi,
- Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、患者のプライバシを保護し、規制の制約を遵守しながら、複数の機関からのデータのトレーニングを可能にする。
多くのフェデレートラーニング研究は、複数の顧客のためのグローバルモデルの構築に焦点を合わせ、制度特化モデルの実践的ニーズを見越すことに重点を置いている。
EHRFLは、単一の医療機関に適したモデルを開発するために設計された、EHRを用いた連合学習フレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.808899980912184
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing volume of electronic health records (EHRs) across healthcare institutions presents the opportunity to enhance model accuracy and robustness in clinical prediction tasks. Federated learning enables training on data from multiple institutions while preserving patient privacy and complying to regulatory constraints. However, most federated learning research focuses on constructing a global model for multiple clients, overlooking the practical need for institution-specific models. In this work, we introduce EHRFL, a federated learning framework using EHRs designed to develop a model tailored to a single healthcare institution. Our framework addresses two key challenges: (1) enabling federated learning across institutions with heterogeneous EHR systems using text-based EHR modeling, and (2) reducing the costs associated with federated learning by selecting suitable participating clients using averaged patient embeddings, which enables optimizing the number of participants without compromising model performance for the institution. Our experiment results on multiple open-source EHR datasets demonstrate the effectiveness of EHRFL in addressing the two challenges, establishing it as a practical solution for institution-specific model development in federated learning.
- Abstract（参考訳）: 医療機関全体の電子健康記録(EHR)の増加は、臨床予測タスクにおけるモデル精度と堅牢性を高める機会を提供する。
フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、患者のプライバシを保護し、規制の制約を遵守しながら、複数の機関からのデータのトレーニングを可能にする。
しかし,ほとんどのフェデレート学習研究は,複数の顧客を対象としたグローバルモデルの構築に重点を置いている。
本研究では,1つの医療機関に適したモデルの開発を目的とした,EHRを用いた連合学習フレームワークであるEHRFLを紹介する。
本フレームワークは,1)テキストベースのEHRモデリングを用いて,異種EHRシステムを持つ機関間でのフェデレーション学習を可能にすること,2)平均的な患者埋め込みを用いて,適切な参加顧客を選択することで,フェデレーション学習に関連するコストを削減すること,そして,モデル性能を損なうことなく参加者数を最適化すること,の2つの課題に対処する。
この2つの課題に対処する上で,複数のオープンソース EHR データセットを用いた実験により EHRFL の有効性を実証し,フェデレートラーニングにおける機関固有のモデル開発のための実践的ソリューションとして確立した。
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