SCH: INT: Collaborative Research: Privacy-Preserving Federated Transfer Learning for Early Acute Kidney Injury Risk Prediction

SCH:INT:合作研究:用于早期急性肾损伤风险预测的隐私保护联合迁移学习

基本信息

  • 批准号:
    2014552
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 57.99万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-10-01 至 2024-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Federated learning enables hospitals to collaboratively learn a shared global model while ensuring patient privacy; however, there is a big statistical challenge for our application owing to EHR heterogeneities, i.e. difference in patient characteristics and clinical observations made or feature space. Thus, real-world EHR data from different hospitals are never independently and identically distributed (IID). The proposed research is to overcome this statistical challenge while improving security for federated learning byleveraging a large integrated EHR dataset with medical records for more than 21 million patients from 12 healthcare systems spanning across 9 US states. A novel privacy-preserving federated transfer learning framework is proposed for building a robust and accurate AKI prediction model that require learning on real-world EHR data from siloed healthcare systems. This project will (1) develop novel transfer learning solutions to address three distinct non-IID EHR data analytic scenarios, (2) develop a novel federated learning framework with a dynamic weighting aggregation mechanism to build a robust and accurate Acute kidney injury (AKI) prediction model; and (3) develop a comprehensive privacy-preserving federated transfer learning framework with novel privacy-preserving solutions to address the unique privacy challenges in the proposed transfer learning applications.The project proposes new transfer learning solutions to combat the non-IID challenge in federated learning and new security building blocks tailored for homogeneous and heterogeneous transfer learning tasks. Together the project will develop a privacy-preserving federated transfer learning framework to provide a first practical solution for non-IID clinical data scenarios. Our research methods and findings will provide promising new directions to machine learning for healthcare and will contribute to both academic research and potential commercialized products. More importantly, the interpretable nature of the base gradient boosting machine model in the proposed federated transfer learning framework will provide better understanding of the predictors from which clinicians can use to design prevention and management strategies for high-risk patients.This project is jointly funded by Smart and Connected Health and the Established Program to Stimulate Competitive Research (EPSCoR).This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
联合学习使医院能够协作学习共享的全球模型,同时确保患者隐私;然而,由于EHR的异质性,即患者特征和临床观察或特征空间的差异,我们的应用存在很大的统计挑战。因此,来自不同医院的真实EHR数据从来都不是独立和相同分布的(IID)。拟议的研究旨在克服这一统计挑战,同时通过利用大型集成EHR数据集来提高联邦学习的安全性,该数据集包含来自美国9个州的12个医疗保健系统的2100多万名患者的医疗记录。提出了一种新的隐私保护联邦迁移学习框架,用于构建鲁棒且准确的AKI预测模型,该模型需要学习来自孤立医疗系统的真实EHR数据。该项目将(1)开发新的迁移学习解决方案,以解决三种不同的非iid电子病历数据分析场景;(2)开发一种具有动态加权聚合机制的新型联邦学习框架,以构建稳健、准确的急性肾损伤(AKI)预测模型;(3)开发一个全面的隐私保护联邦迁移学习框架,采用新颖的隐私保护解决方案来解决所提出的迁移学习应用中独特的隐私挑战。该项目提出了新的迁移学习解决方案,以应对联邦学习中的非iid挑战,并为同构和异构迁移学习任务量身定制了新的安全构建块。该项目将共同开发一个保护隐私的联邦迁移学习框架,为非iid临床数据场景提供第一个实用的解决方案。我们的研究方法和发现将为医疗保健领域的机器学习提供有希望的新方向,并将有助于学术研究和潜在的商业化产品。更重要的是,在提出的联邦迁移学习框架中,基础梯度增强机器模型的可解释性将提供对预测因子的更好理解,临床医生可以使用这些预测因子来设计高危患者的预防和管理策略。该项目由智能和互联健康以及刺激竞争研究的既定计划(EPSCoR)共同资助。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Awan;Bo Luo;Fengjun Li
  • 通讯作者:
    S. Awan;Bo Luo;Fengjun Li
Two Souls in an Adversarial Image: Towards Universal Adversarial Example Detection using Multi-view Inconsistency
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  • 通讯作者:
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知道了