Tədbirlər : Nicola Rieke Jonny Hancox Wenqi Li Fausto Milletarì Holger R. Roth Shadi Albarqouni Spyridon Bakas Mathieu N. Galtier Bennett A. Landman Klaus Maier-Hein Sébastien Ourselin Micah Sheller Ronald M. Summers Andrew Trask Daguang Xu Maximilian Baust M. Jorge Cardoso Tədbirlər : Niki Riki Xanım Hankox Əhməd Li Faust Millətçi Holger R. Roth haqqında Şahzadə Albarqouni Spiridon bacarıq Mathieu N. Galtier haqqında Bennett A. Landman haqqında Klaus Maier-Hein haqqında Sébastien Ourselin haqqında Micah Şelər Ronald M. Summers haqqında Andrey Çərşənbə Dəmir Xocalı Maksimilyan Əhmədov Prezident Jorge Cardoso Abstraksiya VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Introduksiya Artisan intellektinin (AI) tədqiqatları və özellikle makine öyrənmə (ML) və derin öyrənmə (DL) sektorunun inkişafları Xatırladaq ki, modern DL modelləri, kliniki dərəcədə doğruluğu əldə etmək üçün kifayət qədər böyük quraşdırılmış məlumat setlərindən öyrənilməli olan milyonlarca parametrə malikdir, ancaq güvenli, ədalətli, ədalətli və görünməyən verilərdən çox yayılmalıdır. , , , . 1 2 3 4 5 Misal olaraq, AI-based tumor detektoru öyrənmək mümkün olan anatomiyaların, patologiyaların və input verilərinin tam spektrumunu içərən böyük bir bazaya ehtiyac vardır. Əgər data anonimləşdirilməsi bu kəskinliyini əvəz edə bilərsə də, xəstənin adı və doğum günü kimi meta-data silinmək çox vaxt gizlilik qoruması üçün kifayət deyil. Misal olaraq, xəstənin yüzünü kompüter tomografiya (CT) və ya magnet resonans görüntüləri (MRI) verilərindən yeniləmək mümkündür. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. 6 7 8 Federativ öyrənmək (FL) , , VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Son zamanlar xəstəxanada işləməyə ehtiyac var , , , , , , , VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Yeni araşdırmalar göstərir ki, FL-in öyrəndiyi modellər centraldırılmış data setlərində öyrənilən modellərə bənzəyir və yalnız tək-institucional verilər görən modellərdən üstün olurlar. , . 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 1 16 17 FL agregasiya serveri – bir federasiyanın global modelini qəbul etdiyi, paytaxt serverinə paylaşılan paylaşılan modelləri geri göndərdiyi və sonra serverin qaytardığı konsensus modeli ilə bağlı eğitimini davam etdirən tipik FL iş aksiyası. FL peer-to-peer — FL-nin alternativ formulasiyasıdır ki, hər bir eğitim düyməsi bəzi və ya bütün peer-ləri ilə tamamilə öyrəndikləri modelləri dəyişir və hər biri öz agregasiyasını verir. Centralized training — verilər edinən sitələr verilərini özləri və digərləri lokal, bağımsız eğitim üçün verilərini çıxartmaq mümkün olan bir centralized data lake-a bağışlayan, general non-FL training workflow. a b c VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. “Digital Health” üçün federasiyalı bir gələcək gözləyirik və bu perspektifi ilə konsensus görüşümüzü “Data-driven medicine requires federated efforts” (“Data-driven medicine requires federated efforts”) və “Technical considerations” (“Technical considerations”) bölümündə “Digital Health” (“Digital Health”) üçün FL (Digital Health) üçün uygulanmasının əsas düşüncələri və meydanları açıqlayırıq. “Data-Driven Medicine” federasiyaya ehtiyacı var ML və özellikle DL bir çox endüstriyanın de facto bilgi araşdırma metodudur, lakin data-driven aplikasiyaların uğurlu qurulması böyük və fərqli veritabanlara ehtiyacı olur.Ancaq, tıbbi veritabanlar əldə etmək çətindir (subsekssiya “Dəhlətsizlik”). FL bu problemlə işbirlikçi öyrənməyi centralizasiya olmadan (subseksiyası “Federated Efforts Promise”) imkanlandıraraq bu problemə cavab verir və artıq “Digital Health Applications” (subseksiyası “Current FL Efforts for Digital Health”) üçün yolunu bulmuşdur. Data ilə bağlı VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. İT-də təhsil üçün böyük databaslara ehtiyac var ki, bir çox institutu tərəfindən verilərini birləşdirmək istəyən bir çox inisiyativ yaransın.Bu verilər sıklıqla “Data Lakes” adı ilə birləşdirilirlər.Bu verilər IBM-in “Merge Healthcare” şirkəti tərəfindən satın alınması kimi verilərinin ticari qiymətini istifadə etmək üçün inşa edilmişdir. “National Safe Haven”, “National Safe Haven”, “National Safe Haven”, “National Safe Haven” və “National Safe Haven” Fransanın Health Data Hub-u İngiltərədə Health Data Research . 21 22 23 24 Daha böyük, lakin daha kiçik inisiyativlər “Human Connectome”dir. İngiltərə Biobank Cancer Imaging Archive (TCIA) - Kancer Imaging Arşivi NİH CXR8 Yuxarıda DeepLesion Kanser Genome Atlası (TCGA) Alzheimer xəstəsi Neuroimaging Initiative (ADNI) Tədbirdə də böyük problemlər var “Camellion Challenge”a görə “International Multimodal Brain Tumor Segmentation” (BraTS) layihəsi , , “Medical Segmentation Decathlon” layihəsi Public-medikal məlumatlar genellikle iş- və ya xəstəlik-spesifikdir və sıklıqla lisenziya kədərlənməsinin fərqlənməsi ilə yayılır, bəzən istifadəini kəskinləşdirir. 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Bununla yanaşı, vergilərin centralizasiyası və ya yayılması yalnız gizlilik və vergilərin qoruması ilə bağlı normativ, etik və yasal problemlər deyil, aynı zamanda teknik problemlər də yaradır.Anonimləşdirmək, qasımları kontrol etmək və xəstəxanada olan vergilər üçün təhlükəsiz transfer etmək bir iş deyil və bazen imkansızdır.Elektronik xəstəxanadan olan anonim vergilər zərərsiz görünə bilər və GDPR/PHI-yə uyğundur, lakin yalnız bir neçə vergilər xəstəxananın yenidən tanımlanmasına imkan verir. Aynı şey genomik verilər və tıbbi görüntülər üçün də geçerlidir ki, bu da onları parmak izi kimi təkmilləşdirsin. Bu səbəbdən, anonimləşdirmə prosesinin vergilərini məhv etməyincə, vergilərin faydalı olmasını, xəstənin re-identifikasiyasını və ya məlumatın sızdırılmasını izah etmək mümkün deyil.Bu problemə qulaq asma bir çözüm olaraq onaylı istifadəçilər üçün qapı quraşdırılması çoxdur. 7 38 “Federasiyalar”ın sözləri VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır ki, Hollandiyada, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir. FIG-də qeyd olunan kimi VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. , , Peer-to-peer yaxınlaşmalar , Bütün vəziyyətlərdə, FL implicit bir qədər gizlilik təmin edir, çünkü FL iştirakçıları heç vaxt doğrudan başqalarından verilərinə erişmir və yalnız bir neçə iştirakçı ilə birlikdə toplanan model parametrləri alır. , , , “Diferential Privacy” kimi sistemlər , VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. and FL techniques are a growing area of research , . 2 16 17 18 15 39 40 41 42 43 44 45 46 12 20 FL topologiyaları – bir federasiyanın kommunikasiya arkitekturası. Centralized: birləşmə serveri eğitim iterasiyalarını koordinə edir və modelləri Training Nodes (Hub & Spoke) və ondan toplayır, birləşdirir və dağıtır. Descentralized: hər bir eğitim düyməsi bir və ya daha çox peer-a bağlıdır və hər bir düymədə bir-birinə paralel olaraq birləşmək olur. Xatırladaq ki, ABŞ-ın ABŞ-da bir neçə ildir ki, ABŞ-da bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, ABŞ-da bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, ABŞ-da bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, ABŞ-da bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, ABŞ-da bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə FL kompüter planları — bir modelin bir neçə ortaq arasında trajektoriyası. Sürücülük / Cyclic Transfer Learning. İnternet serverləri, Peyğəmbər peyğəmbər. a b c d e f g Digital Solutions xəritədə VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. “Elektronik xəstəxanalar (EHR) kontekstində, FL kliniki olaraq bənzər xəstəlikləri göstərməyə və bulundurmağa kömək edir. , Qəlblərin xəstəxanaya yatırılmasının səbəbləri Ölümsüzlük və ICU vaxtı FL-nin uygulanması və faydaları da MRI-də bütün beyin segmentasiyası üçün tıbbi görüntülər alanında göstərilmişdir. Beyin tumoru segmentasiyası , Son zamanlarda, fMRI klasifikasiyası üçün güvenilir xəstəliklə bağlı biomarkerləri bulmaq üçün bu metod istifadə edilmişdir. “COVID-19”in kontekstində vədli bir yaklaşım olaraq önerilmişdir. . 13 47 14 19 15 16 17 18 48 VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Konkret olaraq, bu konsorsiyumların davam etdirilməsini “Trustworthy Federated Data Analytics” (TFDA) layihəsi and the German Cancer Consortium’s Joint Imaging Platform VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Araşdırma FL-dən xəlq olunan modellərin tək bir institutun verilərindən üstün olduğunu və daha generalizasiya edilə biləcəyini göstərir ki, digər institutların verilərində yaxşı performans göstərirlər. Akademik 49 50 51 VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu Əsas səhifə » HealthChain Project Qeyd edək ki, ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ- Bu barədə “The New York Times” xəbər verir ki, bu barədə “The New York Times” xəbər verir ki, bu barədə “The New York Times” xəbər verir ki, bu barədə “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, bu barədə “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki, “The New York Times” xəbər verir ki Kliniklər 52 53 Başqa bir problem isə içərisində Əsas səhifə » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm . It is a project aiming to deploy multi-task FL across the data sets of 10 pharmaceutical companies. By training a common predictive model, which infers how chemical compounds bind to proteins, partners intend to optimise the drug discovery process without revealing their highly valuable in-house data. Industriya 54 Interessentlər haqqında FL centralized data lakes-dən paradigma dəyişdirib və FL ekosistemindəki fərqli tərəfdaşlar üzərindəki etkisini anlamak vacibdir. Kliniklər Kliniklər normal olaraq onların yerinin və demografik çevrilişinə uyğun olaraq popülasiyanın bir sub-qrupuna narazı olurlar, bu da bəzi xəstəliklərin şansı və ya onların bir-birinə bağlılığı ilə bağlı ayrıcalıklı düşüncələr yarada bilər. ML-yə dayanan sistemlər, bəlkə, ikinci oxuyan kimi, öz ekspertliyi ilə digər institütlərdən istifadə edə bilərlər, bu da günümüzdə əldə edilə bilməzdi. Bu, ML-ə dayanan sistemlər üçün həqiqətən də geçerli olsa da, federasiyalı şəkildə hazırlanmış sistemlər, daha az ayrıcalıklı qərarlar verə bilər və nadir işlər üçün daha çox həddi aşmaq üçün daha çox həddi aşmaq mümkündür. Pacientlər VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Hastanələr və praktikalar Xəstəxanalar və praktikalar tam kontroldə və xəstəxanaların verilərini tam izləyə bilərlər, bu da üçüncü şahısların yanlış istifadə etməsinin riskini azaldır. Bununla yanaşı, bu, yer üzündə kompüterin infrastrukturuna və ya gizli bulud xidmətlərinə investisiya və standartlaşdırılmış və sinoptik verilər formatlarına itaət etmək lazımdır ki, ML modelləri tamamilə öyrənilə və qiymətləndirilə bilər. İhtiyacı olan kompüter gücünün həcmi, əslində, bir saytın yalnız qiymətləndirmə və imtahana və ya həm də eğitim çabalarına iştirak etməsinə bağlıdır. Araşdırmaçılar və geliştiricilər Xatırladaq ki, ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ- , , "FL-based development" (FL-based development) isə, araşdırmaçı və ya AI geliştiricinin modelin hazırlandığı bütün verilər haqqında araşdırma və ya vizualizasiya edə bilməyəcəyi anlamına gəlmir, bəlkə, aktualdır ki, bu modelin niyə pis işlədiyini anlamamaq üçün bir-birinə baxmaq mümkün deyil. 11 12 20 Xəstəxanalar Bir çox ölkələrdə xəstəxanaların aparıcılığının davamlı paradigma dəyişdirilməsi ilə bağlıdır ki, bu, çox qiymətli xəstəxanaya çevrilir.Bu, daha ucuz kişiselleştirilmiş terapiyaları tanıtmaqla bağlı deyil, daha qiymətli xəstəxanaya daha yaxındırmaqla daha yaxşı sonuçlar qazanmaqla bağlıdır və bununla da xərcləri azaldır. Fabrikantlar VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Teknik düşüncələr FL ən yaxşı Konečnỳ et al. işindən tanınmışdır. Bir çox definisiyalar literatūrada təqdim olunur. , , , Əsas səhifə » Workflow » FL Workflow (Fig. Bu sistemlər müxtəlif topoloji və kompüter planları (Fig. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. 55 9 11 12 20 1 2 Federasiyadan öyrənmək VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Yerli zərərlər, özel verilərdən sayılır Bəziləri ilə birlikdə olan və heç vaxt birlikdə olanlar: K XİN Niyə “Neftçi”nin sayı 0 faiz təşkil edir. Vəkil VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. ) , Əksində, parametri agregasiya prosesi ağ topolojisinə bağlıdır, çünki node-lər geografiya və ya yasal kəskinliklərə görə sub-networklara bölünə bilər (Fig. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. , VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Və ya multi-task öyrənmə algoritmaları yaratmaq, parametrlərin yalnız bir hissəsi federasiya ilə öyrənilir. 1 9 12 2 15 56 10 Çeşitli eğitim rejimlərinə imkan verən bir birləşən çərşənbə, kompüter resurslarını (data və serverləri) sistemdən ayırır. “Fig.az”da qeyd olunan kimi İkincisi, bir neçə ortaq arasında bir modelin trajektoriyasını tanımlar, spesifik verilişlər üzərində öyrəniləcək və qiymətləndiriləcək. Kompüter planı 2 Problemlər və düşüncələr FL-nin üstünlükləri olmasına baxmayaraq, tıbbi verilər haqqında öyrənməkdə olan bütün problemləri həll etmir. Bu problemlər federasiyalı və non-federated öyrənmək çabaları üçün düzgün bir araşdırma dizaynı, məlumat alma üçün ortak protokollar, strukturlu xəbərdarlıq və ayrıcalığı və gizli təchizatı tapmaq üçün sofistike metodoloji kimi uygun müddəti ilə həll edilməlidir. , , . 2 11 12 20 Bilgilərin heterogeneiteti VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Bu vəziyyətdə baş verə bilmədi , , VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. “Həqiqətən də, xəstəxanaların sayı bütün ölkələrdə eşitməyəcək. , or includes a local bias Bu problemin həllinə dair araşdırmalar isə: , part-data-sharing strategy “Domain Adaptation” layihəsi VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Fələstinli 9 9 57 58 59 16 17 51 Təkliflər 57 58 18 Gizlilik və təhlükəsizlik Xəstəxanada olan məlumatlar çox həddi aşan və uygun gizlilik prosedürlərini izləyərək qorumalıdır.Bu səbəbdən, əsas düşüncələr arasında FL-nin gizlilik qoruma potensialı ilə bağlı kompromislar, strategiyalar və qalan risklər var. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Bununla yanaşı, performans baxımından bir kompromis var və bu tekniklər, örnək final modelin doğruluğunu dəyişə bilər. Artıq iki gündən sonra biz 2013-cü il mövsümü üçün hazırlanmış ilk maşını görəcəyik – yanvarın 28-də axşam Lotus komandası E21-i [...] 12 10 Level of trust: Broadly speaking, participating parties can enter two types of FL collaboration: - FL konsorsiyumları üçün, bütün tərəflər güvənilən hesab olunur və idarə edilə biləcək bir işbirliği müqaviləsi ilə bağlıdırlar, daha pis motivasiyaların bir çoxunu, bəlkə həddi aşan bilgiləri çıxartma və ya modelin zərərsizləşdirilməsinə girişimlər kimi ortadan qaldırırıq. İstirahət - Daha böyük ölçekdə işləyən FL sistemlərində, idarə edilə biləcək bir işbirliği müqaviləsinin qurulması mümkün olmayacaq.Bəziləri müştərilər sistemin performansını aşağı salmağa, sistemin aşağı salmasına və ya digər tərəfdən xəbər çıxarmağa cəhd edə bilərlər.Bu səbəbdən, bu risklərin azaldılması üçün təhlükəsizlik stratejilərinin ehtiyacı ola bilər, bəlkə, modellərin göndərilməsi, bütün tərəflərin güvenli kimlik doğrulama, əməllərin izlənilməsi, diferensial gizlilik, verifikasiya sistemləri, yürütmə bütünlükləri, modelin gizliliği və düşmən saldırılarına qarşı qoruma. İnanılmaz Information leakage: By definition, FL systems avoid sharing healthcare data among participating institutions. However, the shared information may still indirectly expose private data used for local training, e.g., by model inversion Modeli yeniləmək, özü də Düşmən hücumları , “FL” təbii ki, çoxsaylı partiyalara qarşı hazırlıq prosesindən fərqlənir, bu da düşmənlər zamanla model dəyişikliklərini gözləyir, spesifik model güncellemələrini gözləyir (yani, tək bir institutu güncellemələri) və ya modeli manipülə edər (yani, gradient-ascent-style saldırıları yoluyla başqalarının daha çox memorizasiyasına səbəb olur). , “Diferential Privacy” layihəsi Buna ehtiyac var və buna görə də aktiv araşdırma aparılır. . 60 61 62 63 16 18 44 12 Trackability və hesablanma VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır ki, Hollandiyada, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. 64 Sistemin arkitekturası McMahan et al. kimi istifadəçi cihazları arasında böyük ölçüdə FL sürüşündən başqa. Xatırladaq ki, ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ- 9 VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır ki, Hollandiyada, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - yanvarın 28-də axşam Lotus komandasının qısaltması kimi bilinir - artıq çox az fərqlənib. Sonrakı ML, and particularly DL, has led to a wide range of innovations in the area of digital healthcare. As all ML methods benefit greatly from the ability to access data that approximates the true global distribution, FL is a promising approach to obtain powerful, accurate, safe, robust and unbiased models. By enabling multiple parties to train collaboratively without the need to exchange or centralise data sets, FL neatly addresses issues related to egress of sensitive medical data. As a consequence, it may open novel research and business avenues and has the potential to improve patient care globally. However, already today, FL has an impact on nearly all stakeholders and the entire treatment cycle, ranging from improved medical image analysis providing clinicians with better diagnostic tools, over true precision medicine by helping to find similar patients, to collaborative and accelerated drug discovery decreasing cost and time-to-market for pharma companies. Not all technical questions have been answered yet and FL will certainly be an active research area throughout the next decade Buna baxmayaraq, potansiyalaşdıra bilirik ki, hekimliyə və son olaraq tıbbi yardımın yaxşılaşdırılması üçün onun potansiyalaşdıra biləcəyi çox ümidlidir. 12 Xəbərlər Sumqayıt İnformasiya prosesi haqqında daha çox məlumat Bu yazı ilə bağlıdır. Nature Research Report xəritədə Referentlər LeCun, Y., Bengio, Y. & Hinton, G. Deep learning. , 436 (2015). Nature 521 Wang, F., Casalino, L. P. & Khullar, D. Deep learning in medicine—promise, progress, and challenges. , 293–294 (2019). JAMA Intern. Med. 179 Chartrand, G. et al. Deep learning: a primer for radiologists. , 2113–2131 (2017). Radiographics 37 De Fauw, J. et al. Clinically applicable deep learning for diagnosis and referral in retinal disease. , 1342 (2018). Nat. Med. 24 Sun, C., Shrivastava, A., Singh, S. & Gupta, A. Revisiting unreasonable effectiveness of data in deep learning era. In , 843–852 ( , 2017). Proceedings of the IEEE international conference on computer vision IEEE Van Panhuis, W. G. et al. A systematic review of barriers to data sharing in public health. , 1144 (2014). BMC Public Health 14 Rocher, L., Hendrickx, J. M. & De Montjoye, Y.-A. Estimating the success of re-identifications in incomplete datasets using generative models. , 1–9 (2019). Nat. Commun. 10 Schwarz, C. G. et al. Identification of anonymous mri research participants with face-recognition software. , 1684–1686 (2019). N. Engl. J. Med. 381 McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S. & y Arcas, B. A. Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. In , 1273–1282. (2017). Artificial Intelligence and Statistics https://scholar.google.de/scholar?hl=de&as_sdt=0%2C5&q=Communicationefficient+learning+of+deep+networks+from+decentralized+data&btnG= Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A. & Smith, V. Federated learning: Challenges, methods, and future directions. , 50–60 (IEEE, 2020). IEEE Signal Processing Magazine 37 Yang, Q., Liu, Y., Chen, T. & Tong, Y. Federated machine learning: concept and applications. , 12 (2019). ACM Trans. Intell. Syst. Technol. (TIST) 10 Kairouz, P. et al. Advances and open problems in federated learning. (2019). arXiv preprint arXiv:1912.04977 Lee, J. et al. Privacy-preserving patient similarity learning in a federated environment: development and analysis. , e20 (2018). JMIR Med. Inform. 6 Brisimi, T. S. et al. Federated learning of predictive models from federated electronic health records. , 59–67 (2018). Int. J. Med. Inform. 112 Roy, A. G., Siddiqui, S., Pölsterl, S., Navab, N. & Wachinger, C. Braintorrent: a peer-to-peer environment for decentralized federated learning. (2019). arXiv preprint arXiv:1905.06731 Li, W. et al. Privacy-preserving federated brain tumour segmentation. In , 133–141 (Springer, 2019). International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging Sheller, M. J., Reina, G. A., Edwards, B., Martin, J. & Bakas, S. Multi-institutional deep learning modeling without sharing patient data: a feasibility study on brain tumor segmentation. In , 92–104 (Springer, 2018). International MICCAI Brainlesion Workshop Li, X. et al. Multi-site fmri analysis using privacy-preserving federated learning and domain adaptation: abide results. (2020). arXiv preprint arXiv:2001.05647 Huang, L. et al. Patient clustering improves efficiency of federated machine learning to predict mortality and hospital stay time using distributed electronic medical records. , 103291 (2019). J. Biomed. Inform. 99 Xu, J. & Wang, F. Federated learning for healthcare informatics. (2019). arXiv preprint arXiv:1911.06270 Roy, A. & Banerjee, A. Ibm’s merge healthcare acquisitio . (2015) (Accessed 10 February 2020). n https://www.reuters.com/article/us-merge-healthcare-m-a-ibm/ibm-to-buy-merge-healthcare-in-1-billion-deal-idUSKCN0QB1ML20150806 Nhs scotland’s national safe haven. (2015) (Accessed 10 February 2020). https://www.gov.scot/publications/charter-safe-havens-scotland-handling-unconsented-data-national-health-service-patient-records-support-research-statistics/pages/4/ Cuggia, M. & Combes, S. The french health data hub and the german medical informatics initiatives: Two national projects to promote data sharing in healthcare. , 195–202 (2019). Yearbook Med. Informat. 28 Health Data Research UK. (Health Data Research UK, 2020) (Accessed 10 Feb 2020). https://www.hdruk.ac.uk/ Sporns, O., Tononi, G. & Kötter, R. The human connectome: a structural description of the human brain. . , e42, (2005). PLoS Comput. Biol 1 https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.0010042 Sudlow, C. et al. Uk biobank: an open access resource for identifying the causes of a wide range of complex diseases of middle and old age. . , e1001779. (2015). PLoS Med 12 https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001779 Clark, K. et al. The cancer imaging archive (tcia): maintaining and operating a public information repository. , 1045–1057 (2013). J. Digit. Imaging. 26 Wang, X. et al. Chestx-ray8: Hospital-scale chest X-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases. In , 2097–2106 ( , 2017). Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition IEEE Yan, K., Wang, X., Lu, L. & Summers, R. M. Deeplesion: automated mining of large-scale lesion annotations and universal lesion detection with deep learning. , 036501 (2018). J Med. Imaging. 5 Tomczak, K., Czerwińska, P. & Wiznerowicz, M. The cancer genome atlas (tcga): an immeasurable source of knowledge. , A68 (2015). Contemp. Oncol. 19 Jack Jr., C. R. et al. The alzheimer’s disease neuroimaging initiative (adni): Mri methods. , 685–691 (2008). J. Magn. Reson. Imaging 27 . (2020) (Accessed 24 July 2020). Grand Challenge-a Platform for End-to-end Development of Machine Learning Solutions in Biomedical Imaging https://grand-challenge.org/ Litjens, G. et al. 1399 h&e-stained sentinel lymph node sections of breast cancer patients: the camelyon dataset. , giy065 (2018). GigaScience 7 Menze, B. H. et al. The multimodal brain tumor image segmentation benchmark (brats). , 1993–2024 (2014). IEEE Trans. Med. Imaging 34 Bakas, S. et al. Identifying the best machine learning algorithms for brain tumor segmentation, progression assessment, and overall survival prediction in the brats challenge. (2018). arXiv preprint arXiv:1811.02629 Bakas, S. et al. Advancing the cancer genome atlas glioma MRI collections with expert segmentation labels and radiomic features. , 170117 (2017). Sci. Data 4 Simpson, A. L. et al. A large annotated medical image dataset for the development and evaluation of segmentation algorithms. (2019). arXiv preprint arXiv:1902.09063 Yeh, F.-C. et al. Quantifying differences and similarities in whole-brain white matter architecture using local connectome fingerprints. , e1005203 (2016). PLoS Comput. Biol. 12 Chang, K. et al. Distributed deep learning networks among institutions for medical imaging. , 945–954 (2018). J. Am. Med. Inform. Assoc. 25 Shokri, R., Stronati, M., Song, C. & Shmatikov, V. Membership inference attacks against machine learning models. In , 3-18 (IEEE, 2017). 2017 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) Sablayrolles, A., Douze, M., Ollivier, Y., Schmid, C. & Jégou, H. White-box vs black-box: Bayes optimal strategies for membership inference. In Chaudhuri, K. & Salakhutdinov, R. (eds) , 5558–5567. (PMLR, 2019). Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, {ICML} 97 http://proceedings.mlr.press/v97/sablayrolles19a.html Zhang, C., Bengio, S., Hardt, M., Recht, B. & Vinyals, O. Understanding deep learning requires rethinking generalization. In , (OpenReview.net, 2017). 5th International Conference on Learning Representations, {ICLR}. https://openreview.net/forum?id=Sy8gdB9xx Carlini, N., Liu, C., Erlingsson, Ú., Kos, J. & Song, D. The secret sharer: evaluating and testing unintended memorization in neural networks. In Heninger, N. & Traynor, P. (eds) { } ({ } , 267–284. ({USENIX} Association, Santa Clara, CA, USA, 2019). 28th USENIX Security Symposium USENIX Security 19 https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity19/presentation/carlini Abadi, M. et al. Deep learning with differential privacy. In , 308–318 (ACM, 2016). Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security Shokri, R. & Shmatikov, V. Privacy-preserving deep learning. In , 1310–1321 (ACM, 2015). Proceedings of the 22nd ACM SIGSAC conference on computer and communications security Langlotz, C. P. et al. A roadmap for foundational research on artificial intelligence in medical imaging: from the 2018 nih/rsna/acr/the academy workshop. , 781–791 (2019). Radiology 291 Kim, Y., Sun, J., Yu, H. & Jiang, X. Federated Tensor Factorization for Computational Phenotyping. In . 887–895. (ACM, Halifax, NS, Canada, 2017). Proceedings of the 23rd {ACM} {SIGKDD} International Conference on Knowledge Discoveryand Data Mining https://doi.org/10.1145/3097983.3098118 He, C., Annavaram, M. & Avestimehr, S. Fednas: Federated deep learning via neural architecture search. (2020). https://sites.google.com/view/cvpr20-nas/ Trustworthy federated data analytics (tfda). (2020) (Accessed 28 May 2020). https://tfda.hmsp.center/ Joint Imaging Platform (Jip). (2020) (Accessed 28 May 2020). https://jip.dktk.dkfz.de/jiphomepage/ Medical institutions collaborate to improve mammogram assessment ai. (2020) (Accessed 28 May 2020). https://blogs.nvidia.com/blog/2020/04/15/federated-learning-mammogram-assessment/ Healthchain consortium. (2020) (Accessed 28 May 2020). https://www.substra.ai/en/healthchain-project The federated tumor segmentation (fets) initiative. (2020) (Accessed 28 May 2020). https://www.fets.ai Machine learning ledger orchestration for drug discovery. (2020). Accessed 28 May 2020. https://cordis.europa.eu/project/id/831472 Konečny`, J., McMahan, H. B., Ramage, D. & Richtárik, P. Federated optimization: Distributed machine learning for on-device intelligence. (2016). arXiv preprint arXiv:1610.02527 Lalitha, A., Kilinc, O. C., Javidi, T. & Koushanfar, F. Peer-to-peer federated learning on graphs. (2019). arXiv preprint arXiv:1901.11173 Li, T., Sahu, A. K., Zaheer, M., Sanjabi, M., Talwalkar, A. & Smith, V. Federated optimization in heterogeneous networks. (2018). arXiv preprint arXiv:1812.06127 Zhao, Y. et al. Federated learning with non-iid data. (2018). arxivabs/1806.00582 Li, X., Huang, K., Yang, W., Wang, S. & Zhang, Z. On the convergence of fedavg on non-IID data. (2020). https://openreview.net/forum?id=HJxNAnVtDS Wu, B. et al. P3sgd: patient privacy preserving SGD for regularizing deep CNNs in pathological image classification. In (pp. 2099–2108) (2019). Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Zhu, L., Liu, Z. & Han, S. Deep leakage from gradients. In Wallach, H. M. et al. (eds) , 14747–14756. (2019). Advances in Neural Information Processing Systems 32: Annual Conference on Neural Information Processing Systems http://papers.nips.cc/paper/9617-deep-leakage-from-gradients Wang, Z. et al. Beyond inferring class representatives: user-level privacy leakage from federated learning. In 2512–2520. (IEEE, Paris, France, 2019). 2019 {IEEE} Conferenceon Computer Communications, {INFOCOM} https://doi.org/10.1109/INFOCOM.2019.8737416 Hitaj, B., Ateniese, G. & Perez-Cruz, F. Deep models under the gan: information leakage from collaborative deep learning. In , CCS’17, 603–618 (Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2017). Proceedings of the 2017 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security Ghorbani, A. & Zou, J. Data shapley: Equitable valuation of data for machine learning. In (pp. 2242-2251) (2019). International Conference on Machine Learning tanınması This work was supported by the UK Research and Innovation London Medical Imaging & Artificial Intelligence Centre for Value-Based Healthcare, by the Wellcome/EPSRC Centre for Medical Engineering (WT203148/Z/16/Z), by the Wellcome Flagship Programme (WT213038/Z/18/Z), by the Intramural Research Programme of the National Institutes of Health (NIH) Clinical Center, by the National Cancer Institute of the NIH under award number U01CA242871, by the National Institute of Neurological Disorders and Stroke of the NIH under award number R01NS042645, as well as by the Helmholtz Initiative and Networking Fund (project “Trustworthy Federated Data Analytics”) and the PRIME programme of the German Academic Exchange Service (DAAD) with funds from the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF). The content and opinions expressed in this publication is solely the responsibility of the authors and do not necessarily represent those of the institutions they are affiliated with, e.g., the U.S. Department of Health and Human Services or the National Institutes of Health. Open access funding provided by Projekt DEAL. Bu yazı CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) lisenziyası altında mövcuddur. Bu kitab CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) lisenziyası. Təbii ki, doğa
