論文の概要: Technical Insights and Legal Considerations for Advancing Federated Learning in Bioinformatics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09649v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 08:45:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:54:11.025170
• Title: Technical Insights and Legal Considerations for Advancing Federated Learning in Bioinformatics
• Title（参考訳）: バイオインフォマティクスにおけるフェデレーション学習の促進に向けた技術的考察と法的考察
• Authors: Daniele Malpetti, Marco Scutari, Francesco Gualdi, Jessica van Setten, Sander van der Laan, Saskia Haitjema, Aaron Mark Lee, Isabelle Hering, Francesca Mangili,
• Abstract要約: フェデレート・ラーニング(Federated Learning)は、データ共有の制限に従い、患者のプライバシを保護するとともに、機関間でのデータを活用して臨床発見を改善する。 本稿では, 学術・臨床機関が実施前に取り組まなければならない方法論的, インフラ的, 法的問題について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Federated learning leverages data across institutions to improve clinical discovery while complying with data-sharing restrictions and protecting patient privacy. As the evolution of biobanks in genetics and systems biology has proved, accessing more extensive and varied data pools leads to a faster and more robust exploration and translation of results. More widespread use of federated learning may have the same impact in bioinformatics, allowing access to many combinations of genotypic, phenotypic and environmental information that are undercovered or not included in existing biobanks. This paper reviews the methodological, infrastructural and legal issues that academic and clinical institutions must address before implementing it. Finally, we provide recommendations for the reliable use of federated learning and its effective translation into clinical practice.
• Abstract（参考訳）: フェデレート・ラーニング(Federated Learning)は、データ共有の制限に従い、患者のプライバシを保護するとともに、機関間でのデータを活用して臨床発見を改善する。 遺伝学やシステム生物学におけるバイオバンクの進化が証明されたように、より広範囲で多様なデータプールへのアクセスは、より高速で堅牢な探索と結果の翻訳につながる。 より広く使われているフェデレートラーニングは、バイオインフォマティクスに影響を及ぼす可能性があり、既存のバイオバンクに潜入しているか含まれていない遺伝子型、表現型および環境情報の多くの組み合わせにアクセスすることができる。 本稿では, 学術・臨床機関が実施前に取り組まなければならない方法論的, インフラ的, 法的問題について概観する。 最後に,フェデレートラーニングの信頼性と臨床実践への効果的な翻訳を推奨する。

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