Generativa Adversarial Networks (Gans) representerar en lovande klass av generativa nätverk som kombinerar neurala nätverk med spelteori. Från att generera realistiska bilder och videor till att hjälpa musikaliskt skapande, GANs förändrar många områden av konst och vetenskap. Deras tillämpning på hälso- och sjukvård har dock inte genomförts fullt ut, närmare bestämt när det gäller att generera elektroniska patientjournaler (EHR). I detta dokument föreslår vi en ram för att undersöka värdet av GAN i samband med kontinuerliga laboratorietidsseriedata. Vi utformar en oövervakad utvärderingsmetod som mäter den prediktiva kraften i syntetiska laboratorietesttidsserier. Dessutom visar vi att när det gäller att förutsäga effekten av läkemedelsexponering på laboratorietestdata, vilket inkluderar representationsutbildning av utbildningskohorterna före utbildning GAN-modeller är fördelaktigt.
Yahi använde ett GAN-ramverk för att producera kontinuerliga tidsseriedata i EMRs, vilket kan förutsäga effekterna av läkemedelsexponering REF.
Generative Adversarial Networks for Electronic Health Records: A Framework for Exploring and Evaluating Methods for Predicting Drug-Induced Laboratory Test Trajectories
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}