論文の概要: Synthetic Observational Health Data with GANs: from slow adoption to a boom in medical research and ultimately digital twins?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13510v3
• Date: Thu, 19 Nov 2020 05:27:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 08:39:42.704444
• Title: Synthetic Observational Health Data with GANs: from slow adoption to a boom in medical research and ultimately digital twins?
• Title（参考訳）: GANを用いた合成観察健康データ:医療研究の緩やかな普及から、最終的にはデジタル双生児まで?
• Authors: Jeremy Georges-Filteau, Elisa Cirillo
• Abstract要約: 患者に関するデータとそれを保護するための規制が、非常にプライベートな性質を持っているため、獣の潜在能力は明らかにされていない。 Generative Adversarial Networks (GAN) は、現実的な合成データを生成する生成モデルを学ぶための画期的な方法として最近登場した。 GANは、データ不足、クラス不均衡、まれな疾患、プライバシの保護など、医療における一般的な問題に関連する機能を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16244541005112745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: After being collected for patient care, Observational Health Data (OHD) can further benefit patient well-being by sustaining the development of health informatics and medical research. Vast potential is unexploited because of the fiercely private nature of patient-related data and regulations to protect it. Generative Adversarial Networks (GANs) have recently emerged as a groundbreaking way to learn generative models that produce realistic synthetic data. They have revolutionized practices in multiple domains such as self-driving cars, fraud detection, digital twin simulations in industrial sectors, and medical imaging. The digital twin concept could readily apply to modelling and quantifying disease progression. In addition, GANs posses many capabilities relevant to common problems in healthcare: lack of data, class imbalance, rare diseases, and preserving privacy. Unlocking open access to privacy-preserving OHD could be transformative for scientific research. In the midst of COVID-19, the healthcare system is facing unprecedented challenges, many of which of are data related for the reasons stated above. Considering these facts, publications concerning GAN applied to OHD seemed to be severely lacking. To uncover the reasons for this slow adoption, we broadly reviewed the published literature on the subject. Our findings show that the properties of OHD were initially challenging for the existing GAN algorithms (unlike medical imaging, for which state-of-the-art model were directly transferable) and the evaluation synthetic data lacked clear metrics. We find more publications on the subject than expected, starting slowly in 2017, and since then at an increasing rate. The difficulties of OHD remain, and we discuss issues relating to evaluation, consistency, benchmarking, data modelling, and reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 患者医療のために収集された後、健康情報学や医学研究の発展を持続させることで、患者の健康増進に役立つ。 患者に関するデータや、それを保護するための規制が極めてプライベートだからだ。 Generative Adversarial Networks (GAN) は、現実的な合成データを生成する生成モデルを学ぶための画期的な方法として最近登場した。 彼らは、自動運転車、不正検出、産業分野におけるデジタル双子シミュレーション、医療画像など、複数の分野のプラクティスに革命をもたらした。 デジタル双生児の概念は、疾患の進行のモデル化や定量化に容易に応用できる。 さらに、GANは、データ不足、クラス不均衡、まれな疾患、プライバシーの保護など、医療における一般的な問題に関連する多くの機能を備えている。 プライバシーを守るohdへのオープンアクセスは、科学研究に変革をもたらす可能性がある。 新型コロナウイルス(COVID-19)の最中に、医療システムは前例のない課題に直面している。 これらの事実を踏まえると、ganに関する出版物はohdにかなり不足しているように思われる。 この緩やかな採用の理由を明らかにするため,本論文を広くレビューした。 以上の結果から,ohdの特性は,既存のganアルゴリズム(最先端のモデルが直接転送可能であった医療画像とは異なり)に対して当初困難であり,評価合成データには明確な指標が欠落していたことが判明した。 予想以上に多くの出版物が2017年からゆっくりと始まっており、それ以来増加傾向にある。 OHDの難しさは残り、評価、一貫性、ベンチマーク、データモデリング、再現性に関する問題について議論する。

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