核心概念
複数のデータソースからの異種性リアルワールドサバイバルデータを使用して、プライバシー保護された連邦化されたスコア生成フレームワークが効果的であることを示す。
要約
この記事は、医療応用におけるサバイバル分析の重要性に焦点を当てています。提案されたFedScore-Survフレームワークは、異なるサイト間で統一された時間経過型スコアを作成する際に通信効率が高く、プライバシー保護が可能であることを示しています。さらに、提案手法は実世界の異種性サバイバルデータに適用可能であり、参加サイト全体に利益をもたらす可能性があります。
統計
モデル開発時の最大改善値は11.6%です。
FederatedスコアのAUC(t)値はローカルスコアよりも優れています。
Federatedモデルは通常ローカルモデルよりも効率的です。
引用
"提案された連邦化スコアシステムは、各地域で有効なパフォーマンスを示しました。"
"本研究では、FedScore-Survが複数のサイト間で統一した時間経過型臨床スコアを作成する能力を明確に示しました。"
"提案手法は通信効率が高く、利用者が容易に実装できます。"