A Federated Learning Based Privacy-Preserving Smart Healthcare System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid development of the smart healthcare system makes the early-stage detection of dementia disease more user-friendly and affordable. However, the main concern is the potential serious privacy leakage of the system. In this article, we take Alzheimer's disease (AD) as an example and design a convenient and privacy-preserving system named <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ADDetector</small> with the assistance of Internet of Things (IoT) devices and security mechanisms. Particularly, to achieve effective AD detection, <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ADDetector</small> only collects user's audio by IoT devices widely deployed in the smart home environment and utilizes novel topic-based linguistic features to improve the detection accuracy. For the privacy breach existing in data, feature, and model levels, <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ADDetector</small> achieves privacy-preserving by employing a unique three-layer (i.e., user, client, cloud, etc.) architecture. Moreover, <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ADDetector</small> exploits <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">federated learning (FL) based scheme</i> to ensure the user owns the integrity of raw data and secure the confidentiality of the classification model and implement <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">differential privacy (DP) mechanism</i> to enhance the privacy level of the feature. Furthermore, to secure the model aggregation process between clients and cloud in FL-based scheme, a novel <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">asynchronous privacy-preserving aggregation framework</i> is designed. We evaluate <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ADDetector</small> on 1010 AD detection trials from 99 health and AD users. The experimental results show that <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ADDetector</small> achieves high accuracy of 81.9% and low time overhead of 0.7 s when implementing all privacy-preserving mechanisms (i.e., FL, DP, and cryptography-based aggregation).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle