Federated Learning in Healthcare: A Benchmark Comparison of Engineering and Statistical Approaches for Structured Data Analysis
Rattachement africain : sg, us, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Background: Federated learning (FL) holds promise for safeguarding data privacy in healthcare collaborations. While the term “FL” was originally coined by the engineering community, the statistical field has also developed privacy-preserving algorithms, though these are less recognized. Our goal was to bridge this gap with the first comprehensive comparison of FL frameworks from both domains. Methods: We assessed 7 FL frameworks, encompassing both engineering-based and statistical FL algorithms, and compared them against local and centralized modeling of logistic regression and least absolute shrinkage and selection operator (Lasso). Our evaluation utilized both simulated data and real-world emergency department data, focusing on comparing both estimated model coefficients and the performance of model predictions. Results: The findings reveal that statistical FL algorithms produce much less biased estimates of model coefficients. Conversely, engineering-based methods can yield models with slightly better prediction performance, occasionally outperforming both centralized and statistical FL models. Conclusion: This study underscores the relative strengths and weaknesses of both types of methods, providing recommendations for their selection based on distinct study characteristics. Furthermore, we emphasize the critical need to raise awareness of and integrate these methods into future applications of FL within the healthcare domain.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Federated Learning in Healthcare: A Benchmark Comparison of Engineering and Statistical Approaches for Structured Data Analysis
- Date Crossref
- 01/01/2024
- Éditeur
- American Association for the Advancement of Science (AAAS)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Duke-NUS Medical School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Duke University Department of Biostatistics and Bioinformatics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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New York University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Columbia University Department of Biostatistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute of High Performance Computing pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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SingHealth pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Singapore General Hospital Department of Emergency Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Imperial College London Department of Computing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Data Storage Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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National University of Singapore Institute of Data Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute of Data Science pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Centre for Quantitative Medicine pays non établi dans la noticeInstitution
Duke-NUS Medical School, Department of Biostatistics and Bioinformatics — Duke University et New York University, avec 9 autres affiliations.
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