論文の概要: Generation of Differentially Private Heterogeneous Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03423v1
• Date: Fri, 5 Jun 2020 13:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 03:01:20.065339
• Title: Generation of Differentially Private Heterogeneous Electronic Health Records
• Title（参考訳）: 差動的不均質電子健康記録の生成
• Authors: Kieran Chin-Cheong, Thomas Sutter and Julia E. Vogt
• Abstract要約: 本稿では, 合成異種EHRの生成にジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワークを用いて検討する。 本稿では,DP 合成 EHR データセットを作成するために,差分プライバシ(DP)保存最適化の適用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.926231893220061
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electronic Health Records (EHRs) are commonly used by the machine learning community for research on problems specifically related to health care and medicine. EHRs have the advantages that they can be easily distributed and contain many features useful for e.g. classification problems. What makes EHR data sets different from typical machine learning data sets is that they are often very sparse, due to their high dimensionality, and often contain heterogeneous (mixed) data types. Furthermore, the data sets deal with sensitive information, which limits the distribution of any models learned using them, due to privacy concerns. For these reasons, using EHR data in practice presents a real challenge. In this work, we explore using Generative Adversarial Networks to generate synthetic, heterogeneous EHRs with the goal of using these synthetic records in place of existing data sets for downstream classification tasks. We will further explore applying differential privacy (DP) preserving optimization in order to produce DP synthetic EHR data sets, which provide rigorous privacy guarantees, and are therefore shareable and usable in the real world. The performance (measured by AUROC, AUPRC and accuracy) of our model's synthetic, heterogeneous data is very close to the original data set (within 3 - 5% of the baseline) for the non-DP model when tested in a binary classification task. Using strong $(1, 10^{-5})$ DP, our model still produces data useful for machine learning tasks, albeit incurring a roughly 17% performance penalty in our tested classification task. We additionally perform a sub-population analysis and find that our model does not introduce any bias into the synthetic EHR data compared to the baseline in either male/female populations, or the 0-18, 19-50 and 51+ age groups in terms of classification performance for either the non-DP or DP variant.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(ehrs)は、医療や医療に関する問題の研究のために機械学習コミュニティによって一般的に使用されている。 EHRには、簡単に配布でき、例えば分類問題に有用な多くの特徴を含むという利点がある。 EHRデータセットが一般的な機械学習データセットと異なるのは、高次元性のためしばしば非常に疎外であり、しばしば異質な(混合された)データ型を含んでいることである。 さらに、データセットは機密情報を扱うため、プライバシー上の懸念から学習したモデルの分布を制限する。 これらの理由から、実際にEHRデータを使用することは、真の課題である。 本研究では,これらの合成レコードを下流分類タスクの既存のデータセットの代わりに活用することを目的として,ジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワークを用いて合成異種EHRを生成することを検討する。 我々はさらに、厳密なプライバシー保証を提供するDP合成EHRデータセットを作成するために、差分プライバシー(DP)保存最適化の適用について検討する。 AUROC, AUPRC, 精度によって測定された同種データの性能は, バイナリ分類タスクでテストした場合の非DPモデルに対する元のデータセット(ベースラインの3～5%)に非常に近い。 強力な$(1, 10^{-5})$ dpを使用すると、テスト対象の分類タスクで約17%のパフォーマンスペナルティが発生しながら、機械学習タスクに有用なデータを生成します。 また, 本モデルでは, 男性・女性両集団のベースライン, 0-18, 19-50, 51+以上の年齢群と比較して, 非DP, DPのいずれかの分類性能において, 合成ERHデータに偏りは生じないことがわかった。

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