May, 2022

模拟跨机构精神科设置中的暴力事件预测的联邦学习

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TL;DR本文研究应用联邦学习和自然语言处理于跨机构精神科领域进行暴力危险评估，并比较四个模型的性能，结果显示联邦学习模型表现最佳，可能为基于临床笔记的联邦学习应用开启了新的可能性。
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发现论文，激发创造
  • 使用递归与注意力模型以及 NVFlare 进行多地点临床联合学习

    医学自然语言处理的一种实用方法，采用联合学习、自然语言处理模型和 NVIDIA 的 NVFlare 框架，结合 BERT 预训练模型来增强病人护理和临床决策制定的准确性和性能，同时解决数据隐私和合规性问题。

    Jun, 2023

  • 组织病理图像分类与脆弱性分析的联邦学习

    利用隐私保护联邦学习技术，发现健康诊断的机器学习模型会受到数据投毒的攻击，导致全局模型准确度下降。

    Oct, 2023

  • 面向医学转录分析的联合多语言模型

    该论文介绍了一个针对医学实体标注等下游任务的大规模多语言模型的联邦学习系统，它能够跨越高度异质化的数据提供者进行训练，并通过本地训练步骤进一步提高全局模型的性能。

    Nov, 2022

  • 生物医学自然语言处理的联邦学习系统评估

    通过对 $2$ 个生物医学自然语言处理任务使用 $6$ 个语言模型评估联邦学习在医学领域的应用，结果显示：1）联邦学习模型在总体表现上优于单个客户数据训练的语言模型，有时甚至与整合数据训练的模型持平；2）当数据总量固定时，使用更多客户训练的语言模型表现较差，但基于预训练模型的转换器表现更加强劲；3）联邦学习训练的语言模型在客户数据独立同分布的情况下与整合数据训练的模型表现接近，但在非独立同分布数据下有明显差距。

    Jul, 2023

  • 使用 BEHRT 进行医学概念嵌入的联合学习

    本文提出了一种基于联邦学习的医学概念嵌入学习方法，通过使用 MIMIC-IV 数据集比较中心化学习和联邦学习的表现，结果发现联邦学习可以达到与中心化学习相近的性能，并且在平均精度上优于本地模型。同时，文章还证明了预训练掩码语言模型可以提高下一次就诊预测任务的性能。

    May, 2023

  • 医疗中的联邦学习：模型不端、安全挑战、应用及未来研究方向 -- 系统综述

    通过分析医疗保健领域中已经存在的研究文献，本研究系统评估了联邦学习在提供隐私保护的同时维护医疗数据分析的完整性和可用性方面的效力，同时探讨了实际应用及其影响，突出未来的研究方向，旨在完善联邦学习的实现、增强数据安全协议，并将联邦学习拓展到更广泛的医疗应用领域，为未来的研究人员和实践者提供帮助。

    May, 2024

  • 在联邦学习中平衡准确性与训练时间：关于神经网络结构的暴力检测在监控视频中的研究

    该研究通过使用机器学习技术来进行视频中的暴力检测，并在联邦学习环境下进行了适应性调整。通过实验使用了来自基准视频数据集中提取的时空特征，比较了不同方法，并提出了一种名为 “Diff-Gated” 的修改版本的 “Flow-Gated” 架构。此外，还探索了各种机器学习技术，包括超收敛和迁移学习，并开发了一种将中心化数据集适应于联邦学习环境的方法。通过在联邦学习环境中训练最佳的暴力检测模型，研究取得了与最先进模型相比更好的准确性结果。

    Jun, 2023

  • FedER：通过经验回放和隐私保护数据合成的联邦学习

    本文提出一种基于体验回放和生成对抗网络思想的联合和分散学习策略，名为 FedER，它可以在保持隐私的同时整合本地节点的特征，提供能够横跨多个数据集的模型，以实现对结核和黑色素瘤分类的准确诊断

    Jun, 2022

  • 医疗领域联邦学习的实用性探讨

    本文提出了以三个真实的数据集为基础的 FL 算法实验基准及考虑性能和成本的经济模型，同时还引入了一个结合了 FedProx 和 FedBN 的 FL 方法 FedPxN，其在性能方面优于其他 FL 算法，并只消耗比最省电的方法略高一些的功耗。

    Jul, 2022

  • 联邦学习与数字化健康的未来

    该论文考虑了隐私问题对医疗数据的影响，通过联邦学习提供了数字健康的潜在解决方案，并强调需要解决的挑战和问题。

    Mar, 2020