Aug, 2023

隐私保护的多囊卵巢综合症治疗的病患数据联邦学习

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TL;DR通过联邦学习，我们研究了妇女内分泌学领域，以预测多囊卵巢综合征 (PCOS) 患者的最佳药物，解决了患者隐私保护的问题。
women's endocrinologyfederated learningpolycystic ovary syndromehormonal disorderprivacy guarantees
发现论文，激发创造
  • 隐私保护的个性化联邦学习患者聚类

    我们提出了一种隐私保护的基于社区的联邦机器学习 (PCBFL) 框架，通过使用安全的多方计算技术，在保护隐私的情况下利用患者级别数据来聚类患者并训练模型。PCBFL 在低、中、高风险患者的临床上表现出显著改进，并且性能优于传统和现有的聚类型联邦学习框架，平均 AUC 提高 4.3％，AUPRC 提高 7.8％。

    Jul, 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

  • 医学影像联合学习中的隐私风险分析与缓解

    提出了综合的医疗数据隐私风险分析和联邦学习（MedPFL）的减轻框架，分析了在联邦学习中保护私人医疗数据的隐私风险，并开发了有效的减轻策略。展示了使用联邦学习处理医学图像的实质性隐私风险，并指出在联邦学习中加入随机噪声的防御方法可能不总是有效保护医学图像免受隐私攻击，这给医疗数据的隐私保护带来了独特和迫切的挑战。

    Nov, 2023

  • 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

  • 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

  • 在医学图像分析中提高私有联邦模型的性能

    本研究探讨联邦学习在医疗应用中的优势，分析其如何能够解决医疗数据隐私、安全及所有权等挑战，讨论如何通过本地步骤和沟通轮数的调整来进一步提高模型的性能，并提供了理论证明和实验评估的支持。

    Apr, 2023

  • 走向个性化联邦学习

    本综述论文研究了个性化联邦学习（PFL）的领域，着重解决异构数据带来的基本问题，通过分类和分析 PFL 技术，提出其关键挑战和机会，并展望了未来研究的发展方向。

    Mar, 2021

  • 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

  • 联邦学习的进展：模型、方法和隐私

    本文详细阐述了联邦学习的体系结构、应用问题、算法设计原则和安全问题，提出了一种更加通用的算法设计框架、攻击场景和防御方法，致力于将联邦学习与真实世界应用相集成并实现高性能、隐私保护和安全性。

    Feb, 2023

  • 针对统计异质性的个性化联邦学习

    联邦学习的普及与人工智能应用中对数据隐私的关注日益增长。联邦学习促进了多方合作的模型学习，同时确保了数据保密性。然而，由于不同客户数据分布导致的统计异质性问题，会带来一些挑战，例如不足的个性化和收敛速度慢。为了解决上述问题，本文简要总结了个性化联邦学习领域的当前研究进展，概述了个性化联邦学习的概念，审视了相关技术，并强调了当前的努力。此外，本文还讨论了个性化联邦学习的潜在进一步研究和障碍。

    Feb, 2024