論文の概要: Clinnova Federated Learning Proof of Concept: Key Takeaways from a Cross-border Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02443v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 12:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 03:11:05.610260
• Title: Clinnova Federated Learning Proof of Concept: Key Takeaways from a Cross-border Collaboration
• Title（参考訳）: Clinnova Federated Learning Proof of Concept: 国境を越えたコラボレーションから学ぶ
• Authors: Julia Alekseenko, Bram Stieltjes, Michael Bach, Melanie Boerries, Oliver Opitz, Alexandros Karargyris, Nicolas Padoy,
• Abstract要約: Clinnova-MSは、FLを用いて、病気の進行を検知し、介入を誘導し、複数のサイトにわたってデジタルバイオマーカーを検証する、より正確なモデルを開発することで、MS患者のケアを強化することを目的としている。 この技術報告は、Clinnovaフレームワーク内のMRI画像のMSセグメント化に関する、最初の国境を越えたPOCからの洞察と重要な知見を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.4546326469195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Clinnova, a collaborative initiative involving France, Germany, Switzerland, and Luxembourg, is dedicated to unlocking the power of precision medicine through data federation, standardization, and interoperability. This European Greater Region initiative seeks to create an interoperable European standard using artificial intelligence (AI) and data science to enhance healthcare outcomes and efficiency. Key components include multidisciplinary research centers, a federated biobanking strategy, a digital health innovation platform, and a federated AI strategy. It targets inflammatory bowel disease, rheumatoid diseases, and multiple sclerosis (MS), emphasizing data quality to develop AI algorithms for personalized treatment and translational research. The IHU Strasbourg (Institute of Minimal-invasive Surgery) has the lead in this initiative to develop the federated learning (FL) proof of concept (POC) that will serve as a foundation for advancing AI in healthcare. At its core, Clinnova-MS aims to enhance MS patient care by using FL to develop more accurate models that detect disease progression, guide interventions, and validate digital biomarkers across multiple sites. This technical report presents insights and key takeaways from the first cross-border federated POC on MS segmentation of MRI images within the Clinnova framework. While our work marks a significant milestone in advancing MS segmentation through cross-border collaboration, it also underscores the importance of addressing technical, logistical, and ethical considerations to realize the full potential of FL in healthcare settings.
• Abstract（参考訳）: フランス、ドイツ、スイス、ルクセンブルクを含む共同イニシアチブであるClinnovaは、データフェデレーション、標準化、相互運用性を通じて、精密医療の力を解き放つことを目的としている。 この欧州大地域イニシアチブは、人工知能(AI)とデータサイエンスを使って、医療の成果と効率を高めるために相互運用可能な欧州標準を作成しようとしている。 主なコンポーネントは、多分野の研究センター、フェデレートされたバイオバンク戦略、デジタルヘルスイノベーションプラットフォーム、フェデレーションされたAI戦略である。 炎症性腸疾患、リウマチ、多発性硬化症(MS)を対象とし、データ品質を強調し、パーソナライズされた治療と翻訳研究のためのAIアルゴリズムを開発する。 IHU Strasbourg (Institute of Minimal-invasive Surgery)は、このイニシアチブにおいて、医療におけるAIの進歩の基礎となる、連邦学習(FL)概念実証(POC)の開発を主導している。 中心となるClinnova-MSは、FLを用いて病気の進行を検知し、介入を誘導し、複数のサイトにわたってデジタルバイオマーカーを検証する、より正確なモデルを開発することで、MS患者のケアを強化することを目的としている。 この技術報告は、Clinnovaフレームワーク内のMRI画像のMSセグメント化に関する、最初の国境を越えたPOCからの洞察と重要な知見を提示する。 私たちの研究は、国境を越えたコラボレーションを通じてMSセグメンテーションを進める上で重要なマイルストーンとなる一方で、医療環境におけるFLの可能性を実現するために、技術的、論理的、倫理的考察に取り組むことの重要性を強調しています。

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