論文の概要: Federated Learning in Healthcare: Model Misconducts, Security, Challenges, Applications, and Future Research Directions -- A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13832v1
- Date: Wed, 22 May 2024 16:59:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 23:05:13.685966
- Title: Federated Learning in Healthcare: Model Misconducts, Security, Challenges, Applications, and Future Research Directions -- A Systematic Review
- Title（参考訳）: 医療におけるフェデレートラーニング - モデルミスコンダクタンス、セキュリティ、課題、応用、将来研究の方向性-
- Authors: Md Shahin Ali, Md Manjurul Ahsan, Lamia Tasnim, Sadia Afrin, Koushik Biswas, Md Maruf Hossain, Md Mahfuz Ahmed, Ronok Hashan, Md Khairul Islam, Shivakumar Raman,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.710010611878837
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data privacy has become a major concern in healthcare due to the increasing digitization of medical records and data-driven medical research. Protecting sensitive patient information from breaches and unauthorized access is critical, as such incidents can have severe legal and ethical complications. Federated Learning (FL) addresses this concern by enabling multiple healthcare institutions to collaboratively learn from decentralized data without sharing it. FL's scope in healthcare covers areas such as disease prediction, treatment customization, and clinical trial research. However, implementing FL poses challenges, including model convergence in non-IID (independent and identically distributed) data environments, communication overhead, and managing multi-institutional collaborations. A systematic review of FL in healthcare is necessary to evaluate how effectively FL can provide privacy while maintaining the integrity and usability of medical data analysis. In this study, we analyze existing literature on FL applications in healthcare. We explore the current state of model security practices, identify prevalent challenges, and discuss practical applications and their implications. Additionally, the review highlights promising future research directions to refine FL implementations, enhance data security protocols, and expand FL's use to broader healthcare applications, which will benefit future researchers and practitioners.
- Abstract（参考訳）: データプライバシは、医療記録のデジタル化とデータ駆動型医療研究の増加により、医療において大きな関心事となっている。
センシティブな患者情報を侵害や不正アクセスから保護することは重要であり、そのような事件は厳しい法的、倫理的合併症を引き起こす可能性がある。
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習できるようにすることによって、この問題に対処する。
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。
しかし、FLの実装は、非IID(独立で同一の分散)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といった課題を提起する。
医療におけるFLの体系的レビューは、医療データ分析の完全性とユーザビリティを維持しつつ、FLがいかに効果的にプライバシを提供するかを評価するために必要である。
本研究では,医療におけるFL適用に関する既存の文献を分析した。
モデルセキュリティプラクティスの現状を探求し、課題を特定し、実践的なアプリケーションとその意味について論じる。
さらに、このレビューでは、FLの実装を洗練し、データセキュリティプロトコルを拡張し、FLの使用をより広範な医療アプリケーションに拡大する将来的な研究の方向性を強調している。
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