論文の概要: Client-Centered Federated Learning for Heterogeneous EHRs: Use Fewer Participants to Achieve the Same Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13318v3
• Date: Mon, 10 Feb 2025 11:18:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:24:51.846484
• Title: Client-Centered Federated Learning for Heterogeneous EHRs: Use Fewer Participants to Achieve the Same Performance
• Title（参考訳）: 不均一EHRのためのクライアント中心フェデレーション学習--参加者の少なさによるパフォーマンス向上
• Authors: Jiyoun Kim, Junu Kim, Kyunghoon Hur, Edward Choi,
• Abstract要約: EHRFLは,1つのクライアント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。 本フレームワークは,1)テキストベースのEHRモデリングを用いた異種EHRシステムを用いたクライアント間のフェデレーション学習の実現,2)平均的な患者埋め込みを用いた適切なクライアントの選択によるフェデレーション学習のコスト削減,の2つの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.808899980912184
• License:
• Abstract: The increasing volume of electronic health records (EHRs) presents the opportunity to improve the accuracy and robustness of models in clinical prediction tasks. Unlike traditional centralized approaches, federated learning enables training on data from multiple institutions while preserving patient privacy and complying with regulatory constraints. However, most federated learning research focuses on building a global model to serve multiple clients, overlooking the practical need for a client-specific model. In this work, we introduce EHRFL, a federated learning framework using EHRs, designed to develop a model tailored to a single client (i.e., healthcare institution). Our framework addresses two key challenges: (1) enabling federated learning across clients with heterogeneous EHR systems using text-based EHR modeling, and (2) reducing the cost of federated learning by selecting suitable participating clients using averaged patient embeddings. 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 building a client-specific model in federated learning.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)の増大は、臨床予測タスクにおけるモデルの正確性と堅牢性を改善する機会を提供する。 従来の集中型アプローチとは異なり、フェデレートされた学習は、患者のプライバシを保持し、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、ほとんどの連合学習研究は、クライアント固有のモデルの実践的なニーズを見越して、複数のクライアントにサービスを提供するグローバルモデルの構築に焦点を当てている。 本研究では、単一クライアント(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モデリングを用いた異種EHRシステムを用いたクライアント間のフェデレーション学習の実現,2)平均的な患者埋め込みを用いた適切なクライアントの選択によるフェデレーション学習のコスト削減,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,クライアント固有のモデルをフェデレート学習で構築するための実用的なソリューションとして確立した。

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