Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Diabetes Prediction in Canadian Adults Using Real-world Cross-Province Primary Care Data

論文の概要: Federated Diabetes Prediction in Canadian Adults Using Real-world Cross-Province Primary Care Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12029v1
Date: Wed, 21 Aug 2024 22:47:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-23 15:43:40.008852
Title: Federated Diabetes Prediction in Canadian Adults Using Real-world Cross-Province Primary Care Data
Title（参考訳）: リアルワールドクロスプロビンスプライマリケアデータを用いたカナダ成人のフェデレーション糖尿病予測
Authors: Guojun Tang, Jason E. Black, Tyler S. Williamson, Steve H. Drew,
Abstract要約: 本稿では,集中型データストレージや処理を使わずに予測モデルを統合化することで,プライバシの問題を回避するためのフェデレーション学習手法を提案する。これは、カナダプライマリケアセンチネル監視ネットワーク(CPCSSN)から抽出された実際の臨床データセットを使用して、患者データを共有することなく糖尿病を予測するためのフェデレーションラーニングの最初の応用である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04090757602725897
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Integrating Electronic Health Records (EHR) and the application of machine learning present opportunities for enhancing the accuracy and accessibility of data-driven diabetes prediction. In particular, developing data-driven machine learning models can provide early identification of patients with high risk for diabetes, potentially leading to more effective therapeutic strategies and reduced healthcare costs. However, regulation restrictions create barriers to developing centralized predictive models. This paper addresses the challenges by introducing a federated learning approach, which amalgamates predictive models without centralized data storage and processing, thus avoiding privacy issues. This marks the first application of federated learning to predict diabetes using real clinical datasets in Canada extracted from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) without crossprovince patient data sharing. We address class-imbalance issues through downsampling techniques and compare federated learning performance against province-based and centralized models. Experimental results show that the federated MLP model presents a similar or higher performance compared to the model trained with the centralized approach. However, the federated logistic regression model showed inferior performance compared to its centralized peer.
Abstract（参考訳）: EHR(Electronic Health Records)の統合と機械学習の適用により、データ駆動型糖尿病予測の精度とアクセシビリティを高めることができる。特に、データ駆動機械学習モデルの開発は、糖尿病のリスクが高い患者の早期発見を可能にし、より効果的な治療戦略と医療費の削減につながる可能性がある。しかし、規制は中央集権的な予測モデルを開発するための障壁を生み出している。本稿では,集中型データストレージや処理を使わずに予測モデルをマッチングするフェデレート学習アプローチを導入することで,プライバシの問題を回避することによる課題に対処する。これは、カナダプライマリケアセンチネル監視ネットワーク(CPCSSN)から抽出された実際の臨床データセットを使用して、患者データを共有することなく糖尿病を予測するためのフェデレーションラーニングの最初の応用である。我々は、ダウンサンプリング手法を用いてクラスバランスの問題に対処し、フェデレーション学習のパフォーマンスを州ベースおよび中央集権モデルと比較する。実験結果から,連合型MLPモデルは集中型アプローチで訓練したモデルと同等あるいは高い性能を示した。しかし, フェデレートロジスティック回帰モデルでは, 中央値に比べて性能が劣った。

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