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, Medicinskt Generative Adversarial Network (MedGAN), för att generera realistiska syntetiska EHRs. Baserat på en ingång EHR dataset, 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 EHR-dataset som uppnår jämförbar prestanda med verkliga data om många experiment, inklusive distributionsstatistik, prediktiva modelleringsuppgifter och medicinsk expertgranskning.
Med fokus på icke-sekventiella diskreta data genererar REF högdimensionella diskreta funktioner (t.ex. binära indikatorer, antal) i patientjournaler.
Generating Multi-label Discrete Electronic Health Records using Generative Adversarial Networks.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}