論文の概要: Differential privacy for protecting patient data in speech disorder detection using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19078v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 18:25:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 04:30:57.924510
• Title: Differential privacy for protecting patient data in speech disorder detection using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた言語障害検出における患者データ保護のための差分プライバシー
• Authors: Soroosh Tayebi Arasteh, Mahshad Lotfinia, Paula Andrea Perez-Toro, Tomas Arias-Vergara, Juan Rafael Orozco-Arroyave, Maria Schuster, Andreas Maier, Seung Hee Yang,
• Abstract要約: 本研究は,ディファレンシャルプライバシ(DP)が病的音声データに与える影響を初めて調べたものである。 プライバシー予算7.51のDPを用いたトレーニングでは,最大精度が3.85%低下した。 本研究は,スペイン語を話すパーキンソン病患者の小さなデータセットに対するアプローチを一般化するために検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.01272267983849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech pathology has impacts on communication abilities and quality of life. While deep learning-based models have shown potential in diagnosing these disorders, the use of sensitive data raises critical privacy concerns. Although differential privacy (DP) has been explored in the medical imaging domain, its application in pathological speech analysis remains largely unexplored despite the equally critical privacy concerns. This study is the first to investigate DP's impact on pathological speech data, focusing on the trade-offs between privacy, diagnostic accuracy, and fairness. Using a large, real-world dataset of 200 hours of recordings from 2,839 German-speaking participants, we observed a maximum accuracy reduction of 3.85% when training with DP with a privacy budget, denoted by {\epsilon}, of 7.51. To generalize our findings, we validated our approach on a smaller dataset of Spanish-speaking Parkinson's disease patients, demonstrating that careful pretraining on large-scale task-specific datasets can maintain or even improve model accuracy under DP constraints. We also conducted a comprehensive fairness analysis, revealing that reasonable privacy levels (2<{\epsilon}<10) do not introduce significant gender bias, though age-related disparities may require further attention. Our results suggest that DP can effectively balance privacy and utility in speech disorder detection, but also highlight the unique challenges in the speech domain, particularly regarding the privacy-fairness trade-off. This provides a foundation for future work to refine DP methodologies and address fairness across diverse patient groups in real-world deployments.
• Abstract（参考訳）: 言語病理学はコミュニケーション能力と生活の質に影響を及ぼす。 ディープラーニングベースのモデルは、これらの障害を診断する可能性を示しているが、機密データを使用することは、重要なプライバシー上の懸念を引き起こす。 ディファレンシャル・プライバシ(DP)は医療画像領域で研究されているが、その病理学的音声分析への応用は、同様に重要なプライバシの懸念にもかかわらず、ほとんど未解明のままである。 本研究は,DPが病的音声データに与える影響を,プライバシ,診断精度,公平性のトレードオフに着目した初めての研究である。 ドイツ語を話す2,839人の参加者による200時間の大規模な実世界のデータセットを用いて、プライバシー予算でDPをトレーニングした場合の最大精度は3.85%低下し、7.51となった。 本研究は,スペイン語を話すパーキンソン病患者の小さなデータセットに対するアプローチを検証し,大規模タスク固有のデータセットに対する注意深い事前トレーニングがDP制約下でモデルの精度を維持したり改善したりすることを示した。 また, 年齢差には注意を要するが, 適切なプライバシレベル(2<{\epsilon}<10)は有意な性別バイアスを生じないことが明らかとなった。 以上の結果から,DPは音声障害検出におけるプライバシーとユーティリティのバランスを効果的に保ちつつ,特にプライバシとフェアネスのトレードオフに関して,音声領域におけるユニークな課題を浮き彫りにすることができることが示唆された。 これは、DP方法論を洗練し、現実の展開において多様な患者グループにまたがる公平性に取り組むための、将来の研究の基盤を提供する。

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