論文の概要: Generating Synthetic Mixed-type Longitudinal Electronic Health Records
for Artificial Intelligent Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12047v1
- Date: Wed, 22 Dec 2021 17:17:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-23 16:38:50.502695
- Title: Generating Synthetic Mixed-type Longitudinal Electronic Health Records
for Artificial Intelligent Applications
- Title（参考訳）: 人工知的応用のための合成混合型縦型電子健康記録の作成
- Authors: Jin Li, Benjamin J. Cairns, Jingsong Li, Tingting Zhu
- Abstract要約: EHR-M-GAN (Generative Adversarial Network, GAN) は、EHRデータを合成する。
EHR-M-GANは,141,488名の患者を対象とし,3つの公用集中治療単位データベース上で検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.374416143268892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent availability of electronic health records (EHRs) have provided
enormous opportunities to develop artificial intelligence (AI) algorithms.
However, patient privacy has become a major concern that limits data sharing
across hospital settings and subsequently hinders the advances in AI.
\textit{Synthetic data}, which benefits from the development and proliferation
of generative models, has served as a promising substitute for real patient EHR
data. However, the current generative models are limited as they only generate
\textit{single type} of clinical data, i.e., either continuous-valued or
discrete-valued. In this paper, we propose a generative adversarial network
(GAN) entitled EHR-M-GAN which synthesizes \textit{mixed-type} timeseries EHR
data. EHR-M-GAN is capable of capturing the multidimensional, heterogeneous,
and correlated temporal dynamics in patient trajectories. We have validated
EHR-M-GAN on three publicly-available intensive care unit databases with
records from a total of 141,488 unique patients, and performed privacy risk
evaluation of the proposed model. EHR-M-GAN has demonstrated its superiority in
performance over state-of-the-art benchmarks for synthesizing clinical
timeseries with high fidelity. Notably, prediction models for outcomes of
intensive care performed significantly better when training data was augmented
with the addition of EHR-M-GAN-generated timeseries. EHR-M-GAN may have use in
developing AI algorithms in resource-limited settings, lowering the barrier for
data acquisition while preserving patient privacy.
- Abstract（参考訳）: 近年の電子健康記録(EHR)は、人工知能(AI)アルゴリズムを開発する大きな機会となった。
しかし、患者のプライバシは、病院設定間でのデータ共有を制限し、その後AIの進歩を妨げる大きな懸念となっている。
生成モデルの発達と増殖の恩恵を受ける「textit{Synthetic data」は、実際の患者EHRデータに代わる有望な代用として機能している。
しかし、現在の生成モデルは、臨床データ(すなわち連続値または離散値のいずれか)の \textit{single type} のみを生成するため、制限されている。
本稿では,EHRデータを合成するEHR-M-GAN(generative adversarial network)を提案する。
EHR-M-GANは、患者軌跡の多次元、異質、相関した時間的ダイナミクスを捉えることができる。
EHR-M-GANは,141,488人のユニークな患者から記録された3つの医療単位データベース上で検証し,提案モデルのプライバシリスク評価を行った。
EHR-M-GANは、高忠実度で臨床時効を合成するための最先端ベンチマークよりも優れた性能を示した。
特に, EHR-M-GANを付加したトレーニングデータでは, 集中治療の結果の予測が有意に改善した。
EHR-M-GANは、リソース制限された設定におけるAIアルゴリズムの開発に使用することができ、患者のプライバシーを維持しながら、データ取得の障壁を低くすることができる。
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