Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning

Publikation: Beitrag in FachzeitschriftForschungsartikelBeigetragenBegutachtung

Beitragende

  • Stefanie Warnat-Herresthal - , Universität Bonn, Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) (Autor:in)
  • Hartmut Schultze - , Hewlett Packard Enterprise (Autor:in)
  • Krishnaprasad Lingadahalli Shastry - , Hewlett Packard Enterprise (Autor:in)
  • Sathyanarayanan Manamohan - , Hewlett Packard Enterprise (Autor:in)
  • Saikat Mukherjee - , Hewlett Packard Enterprise (Autor:in)
  • Vishesh Garg - , Hewlett Packard Enterprise, Mesh Dynamics (Autor:in)
  • Ravi Sarveswara - , Hewlett Packard Enterprise (Autor:in)
  • Kristian Händler - , Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) (Autor:in)
  • Peter Pickkers - , Radboud University Nijmegen (Autor:in)
  • N. Ahmad Aziz - , Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) , Universität Bonn (Autor:in)
  • Sofia Ktena - , National and Kapodistrian University of Athens (Autor:in)
  • Florian Tran - , Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) (Autor:in)
  • Michael Bitzer - , Eberhard Karls Universität Tübingen (Autor:in)
  • Stephan Ossowski - , Eberhard Karls Universität Tübingen, Universitätsklinikum Tübingen (Autor:in)
  • Nicolas Casadei - , Eberhard Karls Universität Tübingen, Universitätsklinikum Tübingen (Autor:in)
  • Christian Herr - , Universität des Saarlandes (Autor:in)
  • Daniel Petersheim - , Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) (Autor:in)
  • Uta Behrends - , Technische Universität München (Autor:in)
  • Fabian Kern - , Universität des Saarlandes (Autor:in)
  • Tobias Fehlmann - , Universität des Saarlandes (Autor:in)
  • Philipp Schommers - , Universität zu Köln (Autor:in)
  • Clara Lehmann - , Universität zu Köln, Deutsche Zentrum für Infektionsforschung, Standort Bonn-Köln (Autor:in)
  • Max Augustin - , Universität zu Köln, Deutsche Zentrum für Infektionsforschung, Standort Bonn-Köln (Autor:in)
  • Jan Rybniker - , Universität zu Köln, Deutsche Zentrum für Infektionsforschung, Standort Bonn-Köln (Autor:in)
  • Janine Altmüller - , Universität zu Köln (Autor:in)
  • Neha Mishra - , Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) (Autor:in)
  • Joana P. Bernardes - , Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) (Autor:in)
  • Benjamin Krämer - , Forschungszentrum Borstel- Leibniz Lungenzentrum (Autor:in)
  • Lorenzo Bonaguro - , Universität Bonn, Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) (Autor:in)
  • Jonas Schulte-Schrepping - , Universität Bonn, Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) (Autor:in)
  • Elena De Domenico - , Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) (Autor:in)
  • Christian Siever - , Hewlett Packard Enterprise (Autor:in)
  • Michael Kraut - , Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) (Autor:in)
  • Milind Desai - , Hewlett Packard Enterprise (Autor:in)
  • Bruno Monnet - , Hewlett Packard Enterprise (Autor:in)
  • Maria Saridaki - , National and Kapodistrian University of Athens (Autor:in)
  • Charles Martin Siegel - , Hewlett Packard Enterprise (Autor:in)
  • Anna Drews - , Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) (Autor:in)
  • Melanie Nuesch-Germano - , Universität Bonn, Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) (Autor:in)
  • Heidi Theis - , Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) (Autor:in)
  • Jan Heyckendorf - , Forschungszentrum Borstel- Leibniz Lungenzentrum (Autor:in)
  • Stefan Schreiber - , Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) (Autor:in)
  • Sarah Kim-Hellmuth - , Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) (Autor:in)
  • Paul Balfanz - , Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Autor:in)
  • Thomas Eggermann - , Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Autor:in)
  • Peter Boor - , Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Autor:in)
  • Ralf Hausmann - , Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Autor:in)
  • Hannah Kuhn - , Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Autor:in)
  • Susanne Isfort - , Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Autor:in)
  • Ezio Bonifacio - , Professur für Präklinische Stammzelltherapie und Diabetes, Center for Regenerative Therapies Dresden (CRTD) (Autor:in)

Abstract

Fast and reliable detection of patients with severe and heterogeneous illnesses is a major goal of precision medicine1,2. Patients with leukaemia can be identified using machine learning on the basis of their blood transcriptomes3. However, there is an increasing divide between what is technically possible and what is allowed, because of privacy legislation4,5. Here, to facilitate the integration of any medical data from any data owner worldwide without violating privacy laws, we introduce Swarm Learning—a decentralized machine-learning approach that unites edge computing, blockchain-based peer-to-peer networking and coordination while maintaining confidentiality without the need for a central coordinator, thereby going beyond federated learning. To illustrate the feasibility of using Swarm Learning to develop disease classifiers using distributed data, we chose four use cases of heterogeneous diseases (COVID-19, tuberculosis, leukaemia and lung pathologies). With more than 16,400 blood transcriptomes derived from 127 clinical studies with non-uniform distributions of cases and controls and substantial study biases, as well as more than 95,000 chest X-ray images, we show that Swarm Learning classifiers outperform those developed at individual sites. In addition, Swarm Learning completely fulfils local confidentiality regulations by design. We believe that this approach will notably accelerate the introduction of precision medicine.

Details

OriginalspracheEnglisch
Seiten (von - bis)265-270
Seitenumfang6
FachzeitschriftNature
Jahrgang594
PublikationsstatusVeröffentlicht - Juni 2021
Peer-Review-StatusJa

Externe IDs

PubMed 34040261
ORCID /0000-0002-8704-4713/work/141544377

Schlagworte

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