論文の概要: Federated Learning and Differential Privacy Techniques on Multi-hospital Population-scale Electrocardiogram Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00725v2
- Date: Wed, 15 May 2024 14:52:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 15:34:50.309291
- Title: Federated Learning and Differential Privacy Techniques on Multi-hospital Population-scale Electrocardiogram Data
- Title（参考訳）: マルチホスピタル人口規模心電図データのフェデレーション学習と差分プライバシー技術
- Authors: Vikhyat Agrawal, Sunil Vasu Kalmady, Venkataseetharam Manoj Malipeddi, Manisimha Varma Manthena, Weijie Sun, Saiful Islam, Abram Hindle, Padma Kaul, Russell Greiner,
- Abstract要約: 本研究では,集団規模の心電図(ECG)データにフェデレートラーニング(FL)と差分プライバシ(DP)技術を適用する方法について検討する。
本研究は,カナダアルバータ州の7つの病院の1,565,849のECGトレースに基づいて,FLとDPを用いた多ラベルECG分類モデルを学習した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.938619318360922
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This research paper explores ways to apply Federated Learning (FL) and Differential Privacy (DP) techniques to population-scale Electrocardiogram (ECG) data. The study learns a multi-label ECG classification model using FL and DP based on 1,565,849 ECG tracings from 7 hospitals in Alberta, Canada. The FL approach allowed collaborative model training without sharing raw data between hospitals while building robust ECG classification models for diagnosing various cardiac conditions. These accurate ECG classification models can facilitate the diagnoses while preserving patient confidentiality using FL and DP techniques. Our results show that the performance achieved using our implementation of the FL approach is comparable to that of the pooled approach, where the model is trained over the aggregating data from all hospitals. Furthermore, our findings suggest that hospitals with limited ECGs for training can benefit from adopting the FL model compared to single-site training. In addition, this study showcases the trade-off between model performance and data privacy by employing DP during model training. Our code is available at https://github.com/vikhyatt/Hospital-FL-DP.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,集団規模の心電図(ECG)データにフェデレートラーニング(FL)と差分プライバシ(DP)技術を適用する方法について検討する。
本研究は,カナダアルバータ州の7つの病院の1,565,849のECGトレースに基づいて,FLとDPを用いた多ラベルECG分類モデルを学習した。
FLアプローチは、様々な心臓状態の診断のための堅牢な心電図分類モデルを構築しながら、病院間で生データを共有せずに協調的なモデルトレーニングを可能にした。
これらの正確な心電図分類モデルは、FLおよびDP技術を用いて患者の機密性を保ちながら診断を容易にすることができる。
以上の結果から, FLアプローチの実施によって達成された性能は, 全病院の集積データに基づいてモデルがトレーニングされるプールアプローチに匹敵することがわかった。
さらに,訓練用ECGが限られている病院は,単座トレーニングと比較してFLモデルを採用することのメリットが示唆された。
さらに,本研究では,モデルトレーニング中にDPを用いて,モデル性能とデータプライバシのトレードオフを示す。
私たちのコードはhttps://github.com/vikhyatt/Hospital-FL-DPで利用可能です。
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