Multimodal Federated Learning in Healthcare: a Review

要約

マルチモーダル機械学習の最近の進歩により、医療分野、特に集中型データベース システム内での正確で堅牢な AI システムの開発が可能になりました。
同時に、Federated Learning (FL) が進歩し、データを統合する必要のない分散メカニズムが提供され、これにより機密医療データのプライバシーとセキュリティが強化されました。
これら 2 つの概念を統合することで、地域のデータ保持機関内の患者記録のセキュリティとプライバシーを確​​保しながら、医療におけるマルチモーダル学習の進行中の進歩をサポートします。
この論文では、ヘルスケアにおける FL の重要性を簡潔に概観し、ヘルスケア領域におけるマルチモーダルフェデレーテッド ラーニング (MMFL) への現在の最先端のアプローチを概説します。
この分野における既存の課題を包括的に調査し、現在のモデルの限界を明らかにします。
最後に、この論文では、最先端の AI テクノロジーと医療アプリケーションにおける患者データのプライバシーの不可欠なニーズとの間のギャップを埋めることを目的として、この分野の将来の進歩に向けた潜在的な方向性について概説しています。

要約(オリジナル)

Recent advancements in multimodal machine learning have empowered the development of accurate and robust AI systems in the medical domain, especially within centralized database systems. Simultaneously, Federated Learning (FL) has progressed, providing a decentralized mechanism where data need not be consolidated, thereby enhancing the privacy and security of sensitive healthcare data. The integration of these two concepts supports the ongoing progress of multimodal learning in healthcare while ensuring the security and privacy of patient records within local data-holding agencies. This paper offers a concise overview of the significance of FL in healthcare and outlines the current state-of-the-art approaches to Multimodal Federated Learning (MMFL) within the healthcare domain. It comprehensively examines the existing challenges in the field, shedding light on the limitations of present models. Finally, the paper outlines potential directions for future advancements in the field, aiming to bridge the gap between cutting-edge AI technology and the imperative need for patient data privacy in healthcare applications.

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