Εξερεύνηση μεθόδων και προσεγγίσεων ομοσπονδιακής μάθησης (Federated Learning) σε ιατρικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης (AI)
Creators: name: Κατσιούλα, Μαρία Αθανασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ομοσπονδιακή μάθηση
Μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης
Γονιδιακά δεδομένα
Federated learning
Artificial intelligence models
Genomics

description: Τα τελευταία χρόνια, η χρήση μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης έχει γίνει σημαντικό εργαλείο στην επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων στον τομέα της Ιατρικής και της βιοϊατρικής έρευνας. Η ανάγκη προστασίας του απορρήτου των ευαίσθητων ιατρικών δεδομένων οδήγησε στη χρήση νέων προσεγγίσεων, που συνδυάζουν την αποτελεσματικότητα της ανάλυσης δεδομένων διατηρώντας παράλληλα το απόρρητο. Η Ομοσπονδιακή Μάθηση είναι μια καινοτόμος προσέγγιση, που επιτρέπει την εκπαίδευση μοντέλων τοπικά κατανεμημένων δεδομένων χωρίς την ανάγκη κοινής χρήσης τους. Αυτό είναι πολύ σημαντικό για τα πραγματικά δεδομένα που προέρχονται από τον τομέα της υγείας, καθώς ανοίγει νέους ορίζοντες στη συνεργασία διαφορετικών πηγών δεδομένων και συμβάλλει στην ανάπτυξη της εξατομικευμένης ιατρικής. Παράλληλα, η έρευνα στη γονιδιωματική υπόσχεται τεράστιες δυνατότητες στην εξατομικευμένη ιατρική και κατανόηση πολύπλοκων ασθενειών, αλλά συχνά αντιμετωπίζει σημαντικές προκλήσεις ιδιωτικότητας και ασφάλειας. Σε αυτή την εργασία συγκρίνουμε τα παραδοσιακά κεντρικά μοντέλα AI με μια προσέγγιση Ομοσπονδιακής Μάθησης χρησιμοποιώντας, δεδομένα γονιδιακής έκφρασης ελεύθερης πρόσβασης για τον καρκίνο του μαστού ως μελέτη περίπτωσης. Η μεθοδολογία μας περιλαμβάνει την εφαρμογή ενός μοντέλου Μηχανικής Μάθησης και ενός μοντέλου Βαθιάς Μάθησης τόσο σε κεντρικές όσο και σε ομοσπονδιακές ρυθμίσεις αξιολογώντας την απόδοσή τους ως προς την ακρίβεια και άλλες μετρικές. Τα ευρήματα καταδεικνύουν ότι η Ομοσπονδιακή Μάθηση μπορεί να ξεπεράσει σε απόδοση την κεντρική προσέγγιση σε ορισμένες περιπτώσεις, ενώ σε κάποιες άλλες μπορεί ο τρόπος με τον οποίο λειτουργεί να επιφέρει μείωση τις προβλεπτικής ικανότητας του μοντέλου.
description: In recent years, the use of Artificial Intelligence models has become an important tool in data processing and analysis in medicine and biomedical research. The need to protect the privacy of sensitive medical data has led to the use of novel approaches that combine the efficiency of data analysis while preserving privacy. Federated learning is an innovative approach that allows to train models locally of distributed data without the need to share them. This is especially important for real data coming from the health domain, as it opens new horizons in the collaboration of different data sources and contributes to personalized medicine. Genomics research holds immense promise for personalized medicine and understanding complex diseases but often faces significant privacy and security challenges. In this work we compare traditional centralized AI models with a Federated Learning approach using open gene expression data for breast cancer as a case study. Our methodology involves the application of a machine learning model and a deep learning model in both centralized and federated settings assessing their performance in terms of accuracy. The findings show that Federated Learning can outperform the central approach in some cases, while in others the way it works can result in a decrease in the model's predictive ability.
description: Συνεργαζόμενα Τμήματα Ιατρικής, Πληροφορικής, Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών