論文の概要: Adaptive Federated Few-Shot Rare-Disease Diagnosis with Energy-Aware Secure Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00976v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 14:52:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.623497
• Title: Adaptive Federated Few-Shot Rare-Disease Diagnosis with Energy-Aware Secure Aggregation
• Title（参考訳）: エネルギ・アウェア・セーフ・アグリゲーションを用いた適応型フェデレーション・フォアショット・レア・ディスリーズ診断
• Authors: Aueaphum Aueawatthanaphisut,
• Abstract要約: 本稿では,アダプティブフェデレーション(Adaptive Federated Few-Shot Rare-Disease)診断フレームワークを提案する。 数ショットのフェデレーション最適化とメタラーニングを統合して、限られた患者サンプルから一般化する。 試験では、ベースラインFLに比べて10%精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rare-disease diagnosis remains one of the most pressing challenges in digital health, hindered by extreme data scarcity, privacy concerns, and the limited resources of edge devices. This paper proposes the Adaptive Federated Few-Shot Rare-Disease Diagnosis (AFFR) framework, which integrates three pillars: (i) few-shot federated optimization with meta-learning to generalize from limited patient samples, (ii) energy-aware client scheduling to mitigate device dropouts and ensure balanced participation, and (iii) secure aggregation with calibrated differential privacy to safeguard sensitive model updates. Unlike prior work that addresses these aspects in isolation, AFFR unifies them into a modular pipeline deployable on real-world clinical networks. Experimental evaluation on simulated rare-disease detection datasets demonstrates up to 10% improvement in accuracy compared with baseline FL, while reducing client dropouts by over 50% without degrading convergence. Furthermore, privacy-utility trade-offs remain within clinically acceptable bounds. These findings highlight AFFR as a practical pathway for equitable and trustworthy federated diagnosis of rare conditions.
• Abstract（参考訳）: 希少な疾患の診断は、極端なデータ不足、プライバシー上の懸念、エッジデバイスの限られたリソースによって妨げられている、デジタルヘルスにおける最も急進的な課題の1つだ。 本稿では,3つの柱を統合した適応型Few-Shot Rare-Disease Diagnosis (AFFR) フレームワークを提案する。 (i)メタラーニングを用いた少数ショットフェデレーション最適化による患者サンプルの一般化 二 機器の落落を軽減し、参加の均衡を確保するためのエネルギー対応クライアントのスケジューリング 三 機密性の高いモデル更新を保護するために、校正された差分プライバシーによるセキュアな集約。 これらの側面を分離して対処する以前の作業とは異なり、AFFRはそれらを実際の臨床ネットワーク上にデプロイ可能なモジュールパイプラインに統合する。 シミュレーションされた希釈検出データセットの実験的評価は、ベースラインFLと比較して最大10%精度が向上する一方で、収束を低下させることなくクライアントのドロップアウトを50%以上削減することを示した。 さらに、プライバシとユーティリティのトレードオフは、臨床上許容できる範囲内にある。 以上の結果から,AFFRは,稀な疾患の公平かつ信頼性の高いフェデレーション診断の実践的経路であると考えられた。

関連論文リスト

• Secure Multi-Modal Data Fusion in Federated Digital Health Systems via MCP [0.0]
  本研究では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)を,セキュアなクロスエージェント通信のための相互運用層として活用する新しいフレームワークを提案する。 提案アーキテクチャは,臨床画像,電子カルテ,ウェアラブルIoTデータに対するマルチモーダルな特徴アライメント,患者に敏感な更新を保護するために差分プライバシによるセキュアなアグリゲーション,モバイルクライアントにおけるドロップアウトを軽減するためのエネルギー認識スケジューリングの3つの柱を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-02T08:19:56Z)
• A Robust Pipeline for Differentially Private Federated Learning on Imbalanced Clinical Data using SMOTETomek and FedProx [0.0]
  Federated Learning (FL)は、共同健康研究のための画期的なアプローチである。 FLは、差分プライバシー(DP)と組み合わせて正式なセキュリティ保証を提供する プライバシーユーティリティフロンティアで最適な運用領域が特定された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-06T20:47:50Z)
• Inclusive, Differentially Private Federated Learning for Clinical Data [0.45034038207097465]
  Federated Learning(FL)は、センシティブな患者データを集中化せずに、臨床AIモデルをトレーニングするための有望なアプローチを提供する。 実際の採用は、プライバシやリソース制約、コンプライアンスに関する課題によって妨げられています。 本稿では,定量的クライアントコンプライアンススコアに基づいて適応的にノイズを調整することでDPを向上する新しいFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T08:36:21Z)
• TrustLoRA: Low-Rank Adaptation for Failure Detection under Out-of-distribution Data [62.22804234013273]
  本稿では,共変量および意味的シフトの両条件下での拒絶による分類を統一し,促進する,単純な故障検出フレームワークを提案する。 キーとなる洞察は、障害固有の信頼性知識を低ランクアダプタで分離し、統合することにより、障害検出能力を効果的かつ柔軟に向上できるということです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-20T09:20:55Z)
• Improving Multiple Sclerosis Lesion Segmentation Across Clinical Sites: A Federated Learning Approach with Noise-Resilient Training [75.40980802817349]
  深層学習モデルは、自動的にMS病変を分節する約束を示しているが、正確な注釈付きデータの不足は、この分野の進歩を妨げている。 我々は,MS病変の不均衡分布とファジィ境界を考慮したDecoupled Hard Label Correction(DHLC)戦略を導入する。 また,集約型中央モデルを利用したCELC(Centrally Enhanced Label Correction)戦略も導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T00:36:10Z)
• Automatic diagnosis of knee osteoarthritis severity using Swin transformer [55.01037422579516]
  変形性膝関節症 (KOA) は膝関節の慢性的な痛みと硬直を引き起こす疾患である。 我々は,Swin Transformer を用いて KOA の重大度を予測する自動手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T09:49:30Z)
• Towards Reliable Medical Image Segmentation by Modeling Evidential Calibrated Uncertainty [57.023423137202485]
  医用画像のセグメンテーションの信頼性に関する懸念が臨床医の間で続いている。 本稿では,医療画像セグメンテーションネットワークにシームレスに統合可能な,実装が容易な基礎モデルであるDEviSを紹介する。 主観的論理理論を活用することで、医用画像分割の確率と不確実性を明示的にモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-01T05:02:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。