論文の概要: Open Challenges and Opportunities in Federated Foundation Models Towards Biomedical Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06784v1
- Date: Fri, 10 May 2024 19:22:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 20:05:32.592051
- Title: Open Challenges and Opportunities in Federated Foundation Models Towards Biomedical Healthcare
- Title（参考訳）: バイオメディカルヘルスケアに向けたフェデレーションモデルにおけるオープンチャレンジと機会
- Authors: Xingyu Li, Lu Peng, Yuping Wang, Weihua Zhang,
- Abstract要約: ファンデーションモデル(FM)は、教師なし事前訓練、自己教師付き学習、微調整の指導、人間のフィードバックからの強化学習など、膨大なデータセットで訓練される。
これらのモデルは、臨床報告、診断画像、マルチモーダル患者間相互作用などの多様なデータフォームの処理を必要とする生体医学的応用に不可欠である。
FLをこれらの洗練されたモデルに組み込むことは、機密性の高い医療データのプライバシーを守りながら、分析能力を活用するという有望な戦略を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.399086205317358
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This survey explores the transformative impact of foundation models (FMs) in artificial intelligence, focusing on their integration with federated learning (FL) for advancing biomedical research. Foundation models such as ChatGPT, LLaMa, and CLIP, which are trained on vast datasets through methods including unsupervised pretraining, self-supervised learning, instructed fine-tuning, and reinforcement learning from human feedback, represent significant advancements in machine learning. These models, with their ability to generate coherent text and realistic images, are crucial for biomedical applications that require processing diverse data forms such as clinical reports, diagnostic images, and multimodal patient interactions. The incorporation of FL with these sophisticated models presents a promising strategy to harness their analytical power while safeguarding the privacy of sensitive medical data. This approach not only enhances the capabilities of FMs in medical diagnostics and personalized treatment but also addresses critical concerns about data privacy and security in healthcare. This survey reviews the current applications of FMs in federated settings, underscores the challenges, and identifies future research directions including scaling FMs, managing data diversity, and enhancing communication efficiency within FL frameworks. The objective is to encourage further research into the combined potential of FMs and FL, laying the groundwork for groundbreaking healthcare innovations.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 人工知能における基礎モデル(FM)の変容的影響を考察し, 生物医学研究の進展に向け, 連邦学習(FL)と統合することに焦点を当てた。
ChatGPT、LLaMa、CLIPなどの基盤モデルは、教師なし事前トレーニング、自己教師付き学習、指示された微調整、人間からのフィードバックからの強化学習など、膨大なデータセットでトレーニングされている。
これらのモデルは、コヒーレントテキストや現実的な画像を生成する能力を持ち、臨床報告、診断画像、マルチモーダル患者相互作用などの多様なデータフォームの処理を必要とする生体医学的応用に不可欠である。
FLをこれらの洗練されたモデルに組み込むことは、機密性の高い医療データのプライバシーを守りながら、分析能力を活用するという有望な戦略を示す。
このアプローチは、医療診断やパーソナライズされた治療におけるFMの能力を向上するだけでなく、医療におけるデータのプライバシとセキュリティに関する重要な懸念にも対処する。
本調査では,FMのフェデレーション・セッティングにおける現在の応用を概観し,課題を明らかにし,FMのスケーリング,データの多様性管理,FLフレームワーク内の通信効率の向上など,今後の研究方向性を明らかにする。
目的は、FMとFLの融合の可能性についてさらなる研究を奨励することであり、医療革新の基盤となる。
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