Tillgång till elektroniska patientjournaler (EHR) har motiverat beräkningsframsteg inom medicinsk forskning. Olika farhågor, särskilt när det gäller integritet, kan dock begränsa tillgången till och den gemensamma användningen av EHR-data. Att dela med sig av syntetiska EHR-data skulle kunna minska risken. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt, medicinsk Generative Adversarial Network (MedGAN), för att generera realistiska syntetiska patientjournaler. Baserat på indata verkliga patientjournaler, medGAN kan generera högdimensionella diskreta variabler (t.ex. binära och räkna funktioner) via en kombination av en autoencoder och generativa kontrariska nätverk. Vi föreslår också minibatch medelvärde för att effektivt undvika läge kollaps, och öka inlärningseffektiviteten med batch normalisering och genväg anslutningar. För att visa genomförbarhet visade vi att medGAN genererar syntetiska patientjournaler som uppnår jämförbar prestanda med verkliga data om många experiment, inklusive distributionsstatistik, prediktiva modelleringsuppgifter och en medicinsk expertgranskning. Vi observerar också empiriskt en begränsad integritetsskyddsrisk i både identitet och attribut offentliggörande med MedGAN.
I REF, Cho et al. har föreslagit ett tillvägagångssätt, kallat medicinska generative Adversarial Network (MedGAN), för att generera realistiska syntetiska patientjournaler.
Generating Multi-label Discrete Patient Records using Generative Adversarial Networks
{'venue': 'MLHC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}