부분 관측 다중 모드 헬스케어 예측을 위한 차등 프라이빗 연합 학습
다중 모드 헬스케어 예측은 정형화된 전자의무기록, 의료 영상, 그리고 관련 메타데이터를 통합하여 정확도를 높일 수 있습니다. 그러나 이러한 모달리티들은 환자별로 불완전하게 관측되거나 임상 현장마다 불균등하게 분포하는 문제가 있습니다. 연합 학습은 환자 기록을 중앙 집중화하지 않고도 협력적인 모델 훈련을 가능하게 하지만, 클라이언트별 모달리티 가용성, 업데이트 신뢰성, 데이터 분포의 이질성으로 인해 프라이버시를 보존하는 최적화는 여전히 어렵습니다. 본 연구는 부분적으로 관측된 다중 모드 헬스케어 예측을 위한 모달리티 인지 차등 프라…