https://www.cell.com/cell-reports-medicine/fulltext/S2666-3791(24)00042-9

下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

• 論文タイプ：本研究は「Federated machine learning in healthcare: A systematic review on clinical applications and technical architecture」というタイトルの論文です。掲載誌は「Cell Reports Medicine」です。

• 本研究の背景と関連研究：本研究は、医療分野におけるフェデレーテッドマシンラーニング（FL）の現在の応用と技術的アーキテクチャについての包括的なシステマティックレビューを行っています。FLは、複数のデバイスやシステムのデータを活用することで、単一のデバイスやシステムのデータでは達成できなかったより大規模なトレーニングデータセットを利用して、より高品質なモデルを生成することができます。また、データプライバシーの高いレベルを維持しながら、データ集約コストを最小限に抑えることもできます。FLは、データの偏りや非独立かつ同一分布でないデータがある場合でも堅牢性を持つことが示されており、公開されているデータが限られたり制限されているニッチな研究領域や医療分野で特に有利です。しかし、FLはまだ広範な臨床応用を達成しておらず、臨床への展開を増やすための取り組みが継続されています。また、FLの堅牢性を評価する研究や既存の機械学習フレームワークとの比較も行われています。さらに、FLはプライバシー保護が向上しているものの、モデルの更新の共有はプライバシーの侵害の潜在的な源となる可能性があります。そのため、新しいFLモデルには差分プライバシーや暗号化方法（ホモモーフィック暗号、安全な多者計算、ブロックチェーン）などの追加のプライバシーメカニズムが組み込まれています。

• 本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、医療分野におけるFLの現在の応用を明らかにし、広範な臨床応用の障壁を評価し、FL関連の健康研究の将来の方向性について洞察を提供することです。FLは、医療データのプライバシーを保護しながら、より大規模なデータセットを活用して高品質なモデルを生成することができるため、医療分野での応用が期待されています。しかし、まだ広範な臨床応用を達成しておらず、その障壁を評価し、将来の研究の方向性を明らかにすることは重要です。

• 本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、PubMed、Medline、Web of Science、Scopus、Embase、Institute of Electrical and Electronics Engineers Xplore、ArXiv、Springerlink、CINAHL、ACM Digital Library、Google Scholarなどのデータベースを使用して、医療分野におけるFLの現在の応用に関する研究論文を収集しました。収集した論文は、英語で書かれたもので、2023年8月31日までのものが含まれています。

• 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、医療分野におけるFLの現在の応用について包括的なシステマティックレビューを行いました。具体的には、FLの応用領域やデータの種類、機械学習モデルとの互換性などが明らかにされました。また、FLの臨床への移行の障壁とその現実世界への影響を評価する必要性も強調されました。

• 本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、システマティックレビューを行い、医療分野におけるFLの現在の応用に関する包括的な情報を提供しました。これにより、読者はFLの応用領域や将来の研究の方向性について理解することができます。また、FLの堅牢性やプライバシー保護のための追加のメカニズムについても言及しており、FLの有効性を評価する上での重要な情報を提供しています。

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