Fugu-MT 論文翻訳(概要): FedCVD++: Communication-Efficient Federated Learning for Cardiovascular Risk Prediction with Parametric and Non-Parametric Model Optimization

論文の概要: FedCVD++: Communication-Efficient Federated Learning for Cardiovascular Risk Prediction with Parametric and Non-Parametric Model Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22963v1
Date: Wed, 30 Jul 2025 06:17:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.4156
Title: FedCVD++: Communication-Efficient Federated Learning for Cardiovascular Risk Prediction with Parametric and Non-Parametric Model Optimization
Title（参考訳）: FedCVD++:パラメトリックおよび非パラメトリックモデル最適化を用いた循環器リスク予測のためのコミュニケーション効率の良いフェデレーション学習
Authors: Abdelrhman Gaber, Hassan Abd-Eltawab, John Elgallab, Youssif Abuzied, Dineo Mpanya, Turgay Celik, Swarun Kumar, Tamer ElBatt,
Abstract要約: 心臓血管疾患は毎年1700万人以上の死者を出している。強化されたフェデレート学習フレームワークであるFedCVD++を紹介する。 FedCVD++は、冠状心疾患のリスク予測のためにパラメトリックモデル(論理回帰、SVM、ニューラルネットワーク)と非パラメトリックモデル(ランサムフォレスト、XGBoost)を統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9750281362522237
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cardiovascular diseases (CVD) cause over 17 million deaths annually worldwide, highlighting the urgent need for privacy-preserving predictive systems. We introduce FedCVD++, an enhanced federated learning (FL) framework that integrates both parametric models (logistic regression, SVM, neural networks) and non-parametric models (Random Forest, XGBoost) for coronary heart disease risk prediction. To address key FL challenges, we propose: (1) tree-subset sampling that reduces Random Forest communication overhead by 70%, (2) XGBoost-based feature extraction enabling lightweight federated ensembles, and (3) federated SMOTE synchronization for resolving cross-institutional class imbalance. Evaluated on the Framingham dataset (4,238 records), FedCVD++ achieves state-of-the-art results: federated XGBoost (F1 = 0.80) surpasses its centralized counterpart (F1 = 0.78), and federated Random Forest (F1 = 0.81) matches non-federated performance. Additionally, our communication-efficient strategies reduce bandwidth consumption by 3.2X while preserving 95% accuracy. Compared to existing FL frameworks, FedCVD++ delivers up to 15% higher F1-scores and superior scalability for multi-institutional deployment. This work represents the first practical integration of non-parametric models into federated healthcare systems, providing a privacy-preserving solution validated under real-world clinical constraints.
Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患(CVD)は毎年1700万人以上の死者を出している。我々は、冠状心疾患リスク予測のためのパラメトリックモデル(論理回帰、SVM、ニューラルネットワーク)と非パラメトリックモデル(ランサムフォレスト、XGBoost)を統合する、強化されたフェデレートラーニング(FL)フレームワークであるFedCVD++を紹介した。本稿では,(1)ランダムフォレスト通信のオーバヘッドを70%削減する木サブセットサンプリング,(2)軽量アンサンブルを実現するXGBoostに基づく特徴抽出,(3)クロスインスティカルクラス不均衡を解決するためのSMOTE同期を提案する。フェデレーション付きXGBoost(F1 = 0.80)は集中型(F1 = 0.78)を超え、フェデレーション付きランダムフォレスト(F1 = 0.81)は非フェデレーションのパフォーマンスにマッチする。さらに,通信効率の向上により,95%の精度を維持しながら帯域幅を3.2倍に削減した。既存のFLフレームワークと比較して、FedCVD++は最大15%高いF1スコアを提供し、複数機関のデプロイに優れたスケーラビリティを提供する。この研究は、非パラメトリックモデルの最初の実践的な統合であり、実際の臨床上の制約の下で検証されたプライバシー保護ソリューションを提供する。

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