Tensor factorization modeller o er en eektiv metod för att omvandla massiva elektroniska hälsojournaler till meningsfulla kliniska begrepp (fenotyper) för dataanalys. Dessa modeller behöver en stor mängd olika prover för att undvika att befolkningen blir partisk. En öppen utmaning är hur man kan härleda fenotyper gemensamt över flera sjukhus, där direkt datadelning på patientnivå inte är möjlig (t.ex. på grund av institutionell politik). I det här dokumentet utvecklade vi en ny lösning för att möjliggöra federerad tensorfaktorisering för beräkning av fenotypning utan att dela patientdata. Vi utvecklade säker dataharmonisering och federerade beräkningsmetoder baserade på multiplikatormetoden (ADMM). Med hjälp av denna metod, flera sjukhus iterativt uppdatera tensors och överföra säker sammanfattad information till en central server, och servern aggregerar informationen för att generera fenotyper. Vi demonstrerade med riktiga medicinska dataset att vår metod liknar den centraliserade träningsmodellen (baserad på kombinerade dataset) i termer av noggrannhet och fenotyper upptäckt samtidigt som integriteten respekteras.
REF överväga federerad tensor factorization för beräkningsphenotypning.
Federated Tensor Factorization for Computational Phenotyping
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}