論文の概要: A review of Generative Adversarial Networks for Electronic Health
Records: applications, evaluation measures and data sources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07018v1
- Date: Mon, 14 Mar 2022 11:56:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-15 16:52:18.843492
- Title: A review of Generative Adversarial Networks for Electronic Health
Records: applications, evaluation measures and data sources
- Title（参考訳）: 電子健康記録のための生成的広告ネットワークの展望 : 応用, 評価方法, データソース
- Authors: Ghadeer Ghosheh, Jin Li and Tingting Zhu
- Abstract要約: Generative Adversarial Networks (GANs) は、基礎となるデータ分布を学習することで、合成EHRデータを生成する大きな可能性を示している。
本研究は,GANs for EHRの様々な応用における主要な展開を概観することを目的としており,提案手法の概要を提供する。
我々は、EHR開発におけるGANの課題について議論し、推奨プラクティスを提案することで締めくくります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.319639237899155
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electronic Health Records (EHRs) are a valuable asset to facilitate clinical
research and point of care applications; however, many challenges such as data
privacy concerns impede its optimal utilization. Generative Adversarial
Networks (GANs) show great promise in generating synthetic EHR data by learning
underlying data distributions while achieving excellent performance and
addressing these challenges. This work aims to review the major developments in
various applications of GANs for EHRs and provides an overview of the proposed
methodologies. For this purpose, we combine perspectives from healthcare
applications and machine learning techniques in terms of source datasets and
the fidelity and privacy evaluation of the generated synthetic datasets. We
also compile a list of the metrics and datasets used by the reviewed works,
which can be utilized as benchmarks for future research in the field. We
conclude by discussing challenges in GANs for EHRs development and proposing
recommended practices. We hope that this work motivates novel research
development directions in the intersection of healthcare and machine learning.
- Abstract（参考訳）: EHR(Electronic Health Records)は、臨床研究と医療応用のポイントを促進する貴重な資産であるが、データプライバシの懸念など多くの課題が、その最適な利用を妨げる。
Generative Adversarial Networks (GANs) は、基礎となるデータ分布を学習し、優れたパフォーマンスを達成し、これらの課題に対処することで、合成 EHR データを生成する上で大きな可能性を秘めている。
本研究の目的は, GANs for EHR の様々な応用における主要な展開を概観することであり,提案手法の概要を提供する。
この目的のために, 医療アプリケーションと機械学習技術からの視点を, ソースデータセットと生成した合成データセットの忠実性とプライバシ評価の観点から組み合わせる。
また、レビュー作業で使用されるメトリクスとデータセットのリストをコンパイルし、この分野の今後の研究のベンチマークとして利用します。
我々は、EHR開発におけるGANの課題について議論し、推奨プラクティスを提案することで締めくくります。
この研究が、医療と機械学習の交差点における新しい研究の方向性を動機付けることを願っている。
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