Avanzando il Deep Learning nella salute con la privacy dei dati

Il Deep Learning è un tipo di intelligenza artificiale che ha mostrato molte promesse in teoria, soprattutto in settori come la salute. Però, per far funzionare bene il deep learning nella vita reale, abbiamo bisogno di algoritmi che possano gestire le incoerenze presenti nei dati reali. Queste incoerenze possono fare una grande differenza su quanto bene un algoritmo di deep learning performa.

Un grosso problema nella salute è ottenere il permesso di usare i dati medici per addestrare modelli di machine learning. Una possibile soluzione a questo problema è condividere i dati mantenendo private le informazioni sui pazienti. Questo articolo propone un protocollo che consente a più parti di calcolare i dati in modo sicuro senza rivelare informazioni private. Daremo un'occhiata a tre modi per combinare le reti neurali: transfer learning, average ensemble learning e series network learning. Confronteremo i risultati di questi metodi con quelli tradizionali che si basano sulla condivisione dei dati.

#L'importanza della privacy dei dati

Nella salute, mantenere i dati privati è fondamentale. Le informazioni sensibili devono essere anonime per prevenire fughe. Ci sono diversi tipi di attacchi che possono compromettere gli algoritmi di apprendimento. Ad esempio, ci sono tecniche chiamate attacchi avversariali che trovano debolezze nelle reti neurali. Il nostro approccio non è esposto a questo tipo di attacchi black box. Tuttavia, dobbiamo comunque preoccuparci dei rischi potenziali provenienti da fonti esterne. Per proteggersi da questi rischi, qualsiasi codice utilizzato dovrebbe essere open source e revisionato in modo indipendente.

Una delle principali preoccupazioni è chiamata membership inference attack. Questo tipo di attacco cerca di capire se un certo punto dati facesse parte del set di addestramento. Per difendersi da questo, i modelli dovrebbero essere progettati per evitare l'overfitting. Aggiungere regolamenti, limitare le uscite delle previsioni e migliorare la casualità nelle previsioni possono anche aiutare a ridurre il rischio di tali attacchi.

#Transfer Learning

Il transfer learning è un metodo ben conosciuto per combinare le reti neurali. Si è dimostrato flessibile, soprattutto con i modelli di deep learning. Questo metodo funziona bene con una varietà di algoritmi, come le reti neurali convoluzionali e le reti neurali ricorrenti. Nel contesto della sanità, ricerche precedenti hanno mostrato che il transfer learning può essere vantaggioso. Ad esempio, studi hanno applicato il transfer learning per migliorare modelli adatti a compiti simili in ambito sanitario.

#Metodi diversi per combinare le reti neurali

#Series Network Learning

Il primo metodo di cui parliamo qui è il series network learning. Questo approccio allena una rete neurale con l'aiuto di un'altra rete neurale già addestrata. Per esempio, una rete neurale viene addestrata su un set di dati specifico e ottiene un punteggio di performance. Poi fa previsioni per un altro set di dati, e una nuova rete neurale usa queste previsioni come input insieme ai suoi dati per migliorare l'apprendimento dal secondo dataset.

#Average Ensemble Learning

Il secondo metodo prevede l'uso di due reti neurali identiche. Ognuna viene addestrata su dataset diversi con la stessa struttura. Dopo l'addestramento, viene creata una terza rete mediano i pesi e i bias delle due reti iniziali. Questo approccio è utile perché garantisce che nessun modello singolo domini in base alla quantità di dati su cui è stato addestrato. In alternativa, i pesi potrebbero essere regolati in base alla dimensione dei dataset, o addirittura all'equilibrio dei casi positivi e negativi nelle previsioni sanitarie.

#Transfer Learning (di nuovo)

Il terzo metodo di combinazione delle reti è anche chiamato transfer learning, ma si concentra di più sull'addestramento di una singola rete su più dataset senza resettare i suoi pesi. Questo significa che la rete impara dal primo dataset e poi continua a imparare dal secondo dataset. Questo metodo viene ripetuto per raccogliere dati su come il modello migliora le sue performance con ogni dataset.

#Esperimenti e risultati

Per confrontare questi metodi, sono stati condotti due esperimenti: uno con dati simulati e l'altro utilizzando dati reali sul cancro al seno. L'obiettivo era vedere quanto bene i metodi proposti performassero rispetto a un modello addestrato su dataset combinati, che rappresenta un approccio tradizionale alla condivisione dei dati.

Nel primo esperimento, sono stati creati dataset di dati generati casualmente, ciascuno composto da più caratteristiche. Dopo aver formato i dataset, sono stati separati in set di addestramento e set di test. La performance è stata misurata calcolando l'errore quadratico medio per valutare quanto bene i modelli hanno appreso.

Per il secondo esperimento, sono stati usati dati sul cancro al seno da una struttura medica. Questo dataset presenta diverse caratteristiche dei tumori. Simile al primo esperimento, i dati sono stati divisi in set di addestramento e set di test, e l'accuratezza dei modelli è stata misurata.

In entrambi gli esperimenti, i metodi di aggregazione delle reti neurali hanno mostrato performance competitive rispetto al modello tradizionale addestrato su dati condivisi. Il series network learning si è rivelato il metodo più efficace, mostrando il maggior miglioramento nelle performance.

#Classificazione del cancro al seno

In un follow-up ai test precedenti, il nostro obiettivo era addestrare modelli per classificare se un tumore è benigno o maligno usando il dataset sul cancro al seno. Proprio come prima, abbiamo impostato una rete neurale e esaminato come ha performato con diversi metodi di aggregazione delle reti. I risultati hanno indicato che tutti i metodi di aggregazione hanno performato meglio rispetto al modello costruito con dati condivisi. In particolare, le reti in serie e il transfer learning hanno avuto i risultati migliori.

Questi risultati suggeriscono che con dataset più piccoli, l'addestramento su sezioni più piccole di dati può portare a una migliore generalizzazione. Di conseguenza, questi metodi mostrano un potenziale per essere alternative efficaci ai metodi tradizionali di condivisione dei dati nella sanità.

#Direzioni future

Perché l'aggregazione delle reti neurali venga accettata come un'alternativa più forte alla condivisione dei dati, sono necessarie ulteriori prove. I lavori futuri dovrebbero concentrarsi anche su come questi metodi si comportano man mano che vengono usati più dataset. Se il transfer learning o il series network learning possono raggiungere la stessa performance dei modelli costruiti su dati condivisi, allora questi metodi saranno più praticabili.

Inoltre, ulteriori ricerche su come proteggersi da attacchi di membership inference aiuteranno ad alleviare le preoccupazioni sulla sicurezza. Poiché questi attacchi sono particolarmente efficaci contro i modelli overfitting, controllare le performance delle reti in serie o del transfer learning in diverse condizioni sarà essenziale. In generale, sia il transfer learning che il series network learning sembrano promettenti per l'addestramento su dataset privati mantenendo la privacy dei dati.

#Conclusione

In sintesi, i progressi nel deep learning hanno un potenziale significativo, specialmente in campi come la sanità. Affrontare la privacy dei dati, migliorare gli algoritmi e trovare metodi efficaci per combinare le reti neurali è fondamentale per le applicazioni nel mondo reale. Attraverso metodi come il transfer learning e il series network learning, vediamo un percorso che allinea la privacy dei dati con pratiche efficaci di machine learning, promettendo ricerche e applicazioni future in vari settori.