論文の概要: Generating Electronic Health Records with Multiple Data Types and Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07904v2
• Date: Mon, 23 Mar 2020 22:01:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 20:53:39.692984
• Title: Generating Electronic Health Records with Multiple Data Types and Constraints
• Title（参考訳）: 複数のデータ型と制約付き電子健康記録の作成
• Authors: Chao Yan, Ziqi Zhang, Steve Nyemba, Bradley A. Malin
• Abstract要約: 電子健康記録(EHR)を大規模に共有することは、プライバシー侵害につながる可能性がある。 近年の研究では、GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを通じてEHRをシミュレートすることでリスクを軽減できることが示されている。 本稿では,1)GANモデルの精細化,2)特徴制約の説明,3)そのような生成タスクに対する重要なユーティリティ対策の導入により,複数のデータタイプからなるEHRをシミュレートする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.32526100692928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sharing electronic health records (EHRs) on a large scale may lead to privacy intrusions. Recent research has shown that risks may be mitigated by simulating EHRs through generative adversarial network (GAN) frameworks. Yet the methods developed to date are limited because they 1) focus on generating data of a single type (e.g., diagnosis codes), neglecting other data types (e.g., demographics, procedures or vital signs) and 2) do not represent constraints between features. In this paper, we introduce a method to simulate EHRs composed of multiple data types by 1) refining the GAN model, 2) accounting for feature constraints, and 3) incorporating key utility measures for such generation tasks. Our analysis with over $770,000$ EHRs from Vanderbilt University Medical Center demonstrates that the new model achieves higher performance in terms of retaining basic statistics, cross-feature correlations, latent structural properties, feature constraints and associated patterns from real data, without sacrificing privacy.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)を大規模に共有することは、プライバシー侵害につながる可能性がある。 近年の研究では、GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを通じてEHRをシミュレートすることでリスクを軽減することが示されている。 しかし、これまで開発された手法は限られている。 1)1つのタイプのデータ(診断符号など)の生成、他のタイプのデータ(人口統計学、手順、重要な兆候など)の無視、および 2) 特徴間の制約を表現しない。 本稿では,複数のデータ型からなるEHRをシミュレートする手法を提案する。 1) GANモデルを精錬する。 2)特徴的制約の計算、及び 3)このような生成作業において重要な効用措置を組み込むこと。 Vanderbilt University Medical Centerの70万ドル以上のEHRによる分析によると、この新モデルは、プライバシーを犠牲にすることなく、基本的な統計、クロスフィーチャー相関、潜在構造特性、機能制約、および実際のデータからの関連パターンを保持することで、より高いパフォーマンスを実現している。

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