Privacy preserving vertical distributed learning for health data
Notice bibliographique
Résumé
Federated learning has become a pivotal tool in healthcare, enabling valuable insights to be gleaned from disparate datasets held by cautious data owners concerned about data privacy. This method involves the analysis of data from diverse locations, which is subsequently aggregated and trained on a central server. Data distribution can occur vertically or horizontally in this decentralized setup. In our approach, we employ a unique vertical partition learning process, segmenting data by characteristics or columns for each record across all local sites, known as Vertical Distributed Learning or features distributed machine learning. Our collaborative learning approach utilizes Stochastic Gradient Descent to collectively learn from each local site and compute the final result on a central server. Notably, during the training phase, no raw data or model parameters are exchanged; only local prediction results are shared and aggregated. Yet, sharing local prediction results raises privacy concerns, which we mitigate by introducing noise into the local results using a Differential Privacy algorithm. This paper introduces a robust vertical distributed learning system that emphasizes user privacy for healthcare data. To assess our approach, we conducted experiments using the sensitive healthcare data in the Medical Information Mart for Intensive Care-Ⅲ dataset and the publicly available Adult dataset. Our experimental results demonstrate that our approach achieves an accuracy level similar to that of a fully centralized model, significantly surpassing training based solely on local features. Consequently, our solution offers an effective federated learning approach for healthcare, preserving data locality and privacy while efficiently harnessing vertically partitioned data.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».