論文の概要: Future-Proofing Medical Imaging with Privacy-Preserving Federated Learning and Uncertainty Quantification: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16340v1
- Date: Tue, 24 Sep 2024 16:55:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 08:51:05.781264
- Title: Future-Proofing Medical Imaging with Privacy-Preserving Federated Learning and Uncertainty Quantification: A Review
- Title（参考訳）: プライバシ保護フェデレーション学習と不確実性定量化による医用イメージングの今後
- Authors: Nikolas Koutsoubis, Asim Waqas, Yasin Yilmaz, Ravi P. Ramachandran, Matthew Schabath, Ghulam Rasool,
- Abstract要約: AIはすぐに、病気の診断、予後、治療計画、治療後の監視のための臨床実践のルーチンになるかもしれない。
患者のデータを取り巻くプライバシー上の懸念は、医療画像にAIが広く採用される上で大きな障壁となる。
Federated Learning(FL)は、機密データを共有することなく、AIモデルを協調的にトレーニングするためのソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.88874727211064
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) has demonstrated significant potential in automating various medical imaging tasks, which could soon become routine in clinical practice for disease diagnosis, prognosis, treatment planning, and post-treatment surveillance. However, the privacy concerns surrounding patient data present a major barrier to the widespread adoption of AI in medical imaging, as large, diverse training datasets are essential for developing accurate, generalizable, and robust Artificial intelligence models. Federated Learning (FL) offers a solution that enables organizations to train AI models collaboratively without sharing sensitive data. federated learning exchanges model training information, such as gradients, between the participating sites. Despite its promise, federated learning is still in its developmental stages and faces several challenges. Notably, sensitive information can still be inferred from the gradients shared during model training. Quantifying AI models' uncertainty is vital due to potential data distribution shifts post-deployment, which can affect model performance. Uncertainty quantification (UQ) in FL is particularly challenging due to data heterogeneity across participating sites. This review provides a comprehensive examination of FL, privacy-preserving FL (PPFL), and UQ in FL. We identify key gaps in current FL methodologies and propose future research directions to enhance data privacy and trustworthiness in medical imaging applications.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、病気の診断、予後、治療計画、治療後の監視のための臨床実践において、すぐに日常的なものになる可能性がある様々な医療画像タスクの自動化において、大きな可能性を示している。
しかし、患者のデータを取り巻くプライバシー上の懸念は、医療画像にAIが広く採用される上で大きな障壁となる。
Federated Learning(FL)は、機密データを共有することなく、AIモデルを協調的にトレーニングするためのソリューションを提供する。
連合学習は、参加するサイト間で、勾配などのモデルトレーニング情報を交換する。
その約束にもかかわらず、連合学習はまだ発展段階にあり、いくつかの課題に直面している。
特に、モデルトレーニング中に共有される勾配からセンシティブな情報を推測することができる。
AIモデルの不確実性の定量化は、潜在的なデータ分散シフトが、モデルパフォーマンスに影響を与える可能性のあるデプロイ後のシフトのために不可欠である。
FLにおける不確かさ定量化(UQ)は、参加サイト間のデータ不均一性のために特に困難である。
このレビューでは、FL、プライバシー保護FL(PPFL)、およびFLにおけるUQの総合的な検証について紹介する。
我々は、現在のFL手法における重要なギャップを特定し、医療画像アプリケーションにおけるデータのプライバシと信頼性を高めるための今後の研究方向を提案する。
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