Federated Learning for Medical Applications: A Taxonomy, Current Trends, Challenges, and Future Research Directions

要約

IoT、AI、ML、および DL アルゴリズムの出現により、データ駆動型医療アプリケーションの状況は、医療データから堅牢でスケーラブルな診断および予後モデルを設計するための有望な手段として浮上しています。
これは学界と産業界の両方から大きな注目を集めており、医療の質の大幅な向上につながります。
ただし、AI 主導の医療アプリケーションの導入は、セキュリティ、プライバシー、サービス品質 (QoS) 基準を満たすなど、依然として厳しい課題に直面しています。
\ac{FL} の最近の開発により、複雑な機械学習モデルを分散方式でトレーニングすることが可能になり、特にプライバシーとプライバシーを保護するためにネットワークのエッジで分散型の方法で医療データを処理する研究分野が活発になりました。
セキュリティ上の懸念に対処します。
この目的を達成するために、このホワイトペーパーでは、データ共有が大きな課題となる医療アプリケーションにおける FL テクノロジーの現在と将来について探ります。
現在の研究トレンドとその成果を詳しく掘り下げ、信頼性が高くスケーラブルな \ac{FL} モデルの設計の複雑さを解明します。
私たちの論文では、医療分野における変革の可能性を強調しながら、フロリダ州の基本的な統計問題の概要を説明し、デバイス関連の問題に取り組み、セキュリティ上の課題に対処し、複雑なプライバシー問題に対処します。
私たちの研究は主に \ac{FL} の医療応用、特に世界的ながん診断の文脈での応用に焦点を当てています。
私たちは、従来のデータ駆動型の方法よりも効果的にこの課題に対処するコンピューター支援診断ツールを可能にする FL の可能性を強調します。
私たちは、この包括的なレビューが、現在の最先端技術を要約し、未解決の問題と将来の研究の方向性を特定する、この分野のチェックポイントとして機能することを願っています。

要約(オリジナル)

With the advent of the IoT, AI, ML, and DL algorithms, the landscape of data-driven medical applications has emerged as a promising avenue for designing robust and scalable diagnostic and prognostic models from medical data. This has gained a lot of attention from both academia and industry, leading to significant improvements in healthcare quality. However, the adoption of AI-driven medical applications still faces tough challenges, including meeting security, privacy, and quality of service (QoS) standards. Recent developments in \ac{FL} have made it possible to train complex machine-learned models in a distributed manner and have become an active research domain, particularly processing the medical data at the edge of the network in a decentralized way to preserve privacy and address security concerns. To this end, in this paper, we explore the present and future of FL technology in medical applications where data sharing is a significant challenge. We delve into the current research trends and their outcomes, unravelling the complexities of designing reliable and scalable \ac{FL} models. Our paper outlines the fundamental statistical issues in FL, tackles device-related problems, addresses security challenges, and navigates the complexity of privacy concerns, all while highlighting its transformative potential in the medical field. Our study primarily focuses on medical applications of \ac{FL}, particularly in the context of global cancer diagnosis. We highlight the potential of FL to enable computer-aided diagnosis tools that address this challenge with greater effectiveness than traditional data-driven methods. We hope that this comprehensive review will serve as a checkpoint for the field, summarizing the current state-of-the-art and identifying open problems and future research directions.

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