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Privacy-Preserving Digital Intervention for Mental Health Using Federated Learning

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Ankit Kumar Singh
Ajit Kumar
Bong Jun Choi
Erschienen in
Intelligent Human Computer Interaction
Verlag
Springer Nature Switzerland

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Abstract

Das Kapitel geht den Herausforderungen und Lösungen digitaler Interventionen im Bereich psychischer Gesundheit nach und betont den Einsatz von föderiertem Lernen, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen. Es präsentiert einen detaillierten Vergleich zwischen föderiertem Lernen und traditionellen zentralisierten Methoden des maschinellen Lernens und zeigt Experimente zur Klassifizierung von Emotionen anhand von Audiodaten. Die Arbeit diskutiert die Vorteile und Grenzen des föderierten Lernens in Anwendungen psychischer Gesundheit und bereitet damit den Boden für zukünftige Forschungen in diesem kritischen Bereich.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

This research was supported by the Ministry of Science and ICT (MSIT) Korea under the National Research Foundation (NRF) Korea (NRF-2022R1A2C4001270), by the MSIT Korea Korea under the India-Korea Joint Programme of Cooperation in Science & Technology (NRF-2020K1A3A1A68093469), and by the ITRC (Information Technology Research Center) support program (IITP-2020-2020-0-01602) supervised by the IITP (Institute for Information & Communications Technology Planning & Evaluation).

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Titel
Privacy-Preserving Digital Intervention for Mental Health Using Federated Learning
Verfasst von
Ankit Kumar Singh
Ajit Kumar
Bong Jun Choi
Copyright-Jahr
2023
Buch
Intelligent Human Computer Interaction

Print ISBN: 978-3-031-27198-4

Electronic ISBN: 978-3-031-27199-1

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-27199-1_22
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