Fugu-MT 論文翻訳(概要): CorGAN: Correlation-Capturing Convolutional Generative Adversarial Networks for Generating Synthetic Healthcare Records

論文の概要: CorGAN: Correlation-Capturing Convolutional Generative Adversarial Networks for Generating Synthetic Healthcare Records

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09346v2
Date: Wed, 4 Mar 2020 19:22:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-07 00:09:53.605532
Title: CorGAN: Correlation-Capturing Convolutional Generative Adversarial Networks for Generating Synthetic Healthcare Records
Title（参考訳）: CorGAN:総合医療記録作成のための相関キャプチャ・コンボリューショナル・ジェネレーション・ネットワーク
Authors: Amirsina Torfi, Edward A. Fox
Abstract要約: 本稿では,CorGAN (Relationed-capturing Generative Adversarial Network) という,人工的な医療記録を生成するフレームワークを提案する。モデル忠実度を示すために,CorGANは各種機械学習設定における実データと同様の性能の合成データを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning models have demonstrated high-quality performance in areas such as image classification and speech processing. However, creating a deep learning model using electronic health record (EHR) data, requires addressing particular privacy challenges that are unique to researchers in this domain. This matter focuses attention on generating realistic synthetic data while ensuring privacy. In this paper, we propose a novel framework called correlation-capturing Generative Adversarial Network (CorGAN), to generate synthetic healthcare records. In CorGAN we utilize Convolutional Neural Networks to capture the correlations between adjacent medical features in the data representation space by combining Convolutional Generative Adversarial Networks and Convolutional Autoencoders. To demonstrate the model fidelity, we show that CorGAN generates synthetic data with performance similar to that of real data in various Machine Learning settings such as classification and prediction. We also give a privacy assessment and report on statistical analysis regarding realistic characteristics of the synthetic data. The software of this work is open-source and is available at: https://github.com/astorfi/cor-gan.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、画像分類や音声処理などの領域で高品質な性能を示す。しかし、電子健康記録(EHR)データを用いたディープラーニングモデルを作成するには、この領域の研究者特有の特定のプライバシー問題に対処する必要がある。この問題は、プライバシーを確保しながらリアルな合成データを生成することに焦点を当てている。本稿では,CorGAN (Relationed-capturing Generative Adversarial Network) という,人工的な医療記録を生成する新しいフレームワークを提案する。 corganでは,畳み込みニューラルネットワークを用いて,畳み込み生成型adversarial networkと畳み込み型オートエンコーダを組み合わせたデータ表現空間における隣接する医療的特徴の相関関係を捉える。モデル忠実度を示すために,CorGANは,分類や予測などの機械学習環境において,実データと同様の性能の合成データを生成する。また,合成データの現実的特性に関する統計分析について,プライバシー評価と報告を行う。この作業のソフトウェアはオープンソースであり、https://github.com/astorfi/cor-gan.com/で入手できる。

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