論文の概要: FEDMEKI: A Benchmark for Scaling Medical Foundation Models via Federated Knowledge Injection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09227v1
• Date: Sat, 17 Aug 2024 15:18:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 21:39:37.427633
• Title: FEDMEKI: A Benchmark for Scaling Medical Foundation Models via Federated Knowledge Injection
• Title（参考訳）: FEDMEKI:フェデレーション・ナレッジ・インジェクションによる医療基礎モデルのスケーリングベンチマーク
• Authors: Jiaqi Wang, Xiaochen Wang, Lingjuan Lyu, Jinghui Chen, Fenglong Ma,
• Abstract要約: FEDMEKIはデータのプライバシーを守るだけでなく、医療基盤モデルの能力を高める。 FEDMEKIは、医療ファンデーションモデルに対して、直接データを公開することなく、幅広い医療知識から学ぶことを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.54960238236548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces the Federated Medical Knowledge Injection (FEDMEKI) platform, a new benchmark designed to address the unique challenges of integrating medical knowledge into foundation models under privacy constraints. By leveraging a cross-silo federated learning approach, FEDMEKI circumvents the issues associated with centralized data collection, which is often prohibited under health regulations like the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in the USA. The platform is meticulously designed to handle multi-site, multi-modal, and multi-task medical data, which includes 7 medical modalities, including images, signals, texts, laboratory test results, vital signs, input variables, and output variables. The curated dataset to validate FEDMEKI covers 8 medical tasks, including 6 classification tasks (lung opacity detection, COVID-19 detection, electrocardiogram (ECG) abnormal detection, mortality prediction, sepsis prediction, and enlarged cardiomediastinum detection) and 2 generation tasks (medical visual question answering (MedVQA) and ECG noise clarification). This comprehensive dataset is partitioned across several clients to facilitate the decentralized training process under 16 benchmark approaches. FEDMEKI not only preserves data privacy but also enhances the capability of medical foundation models by allowing them to learn from a broader spectrum of medical knowledge without direct data exposure, thereby setting a new benchmark in the application of foundation models within the healthcare sector.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,プライバシ制約下の基礎モデルに医療知識を統合するという,ユニークな課題に対処するための,新たなベンチマークであるFedMEKI(Federated Medical Knowledge Injection)プラットフォームを紹介する。 クロスサイロ・フェデレート・ラーニング・アプローチを活用することで、FEDMEKIは、米国の健康保険可搬性会計法(HIPAA)のような健康規制でしばしば禁止される集中型データ収集に関連する問題を回避している。 このプラットフォームは、画像、信号、テキスト、実験結果、バイタルサイン、入力変数、出力変数を含む7つの医療モダリティを含むマルチサイト、マルチモーダル、マルチタスクの医療データを扱うように設計されている。 FEDMEKIを検証するための訓練されたデータセットは、6つの分類タスク(肺不透明度検出、COVID-19検出、心電図(ECG)異常検出、死亡予測、敗血症予測、拡張心中隔検出)と2つの世代タスク(医療視覚質問応答(MedVQA)とECGノイズの明確化)を含む8つの医療タスクをカバーしている。 この包括的なデータセットは、16のベンチマークアプローチの下で分散トレーニングプロセスを容易にするために、複数のクライアントに分割される。 FEDMEKIは、データプライバシを保存するだけでなく、医療基盤モデルの能力を高めるために、直接的なデータ露出なしに幅広い医療知識から学べるようにし、医療分野における基礎モデルの適用に新たなベンチマークを設定できる。

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