論文の概要: Synthesizing Mixed-type Electronic Health Records using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14679v2
• Date: Thu, 10 Aug 2023 16:46:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 16:16:09.622810
• Title: Synthesizing Mixed-type Electronic Health Records using Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた混合電子健康記録の合成
• Authors: Taha Ceritli, Ghadeer O. Ghosheh, Vinod Kumar Chauhan, Tingting Zhu, Andrew P. Creagh, and David A. Clifton
• Abstract要約: 合成データ生成は、機密性の高い患者情報を共有する際のプライバシー上の懸念を軽減するための有望なソリューションである。 近年の研究では、拡散モデルは、より現実的な合成データの生成や、画像、テキスト、音声などのデータモダリティの生成における安定したトレーニングなど、GANに対していくつかの利点があることが示された。 実験の結果,TabDDPMは,プライバシーとユーティリティのトレードオフを確認するプライバシー以外のすべての評価指標において,最先端モデルよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.973115905786129
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electronic Health Records (EHRs) contain sensitive patient information, which presents privacy concerns when sharing such data. Synthetic data generation is a promising solution to mitigate these risks, often relying on deep generative models such as Generative Adversarial Networks (GANs). However, recent studies have shown that diffusion models offer several advantages over GANs, such as generation of more realistic synthetic data and stable training in generating data modalities, including image, text, and sound. In this work, we investigate the potential of diffusion models for generating realistic mixed-type tabular EHRs, comparing TabDDPM model with existing methods on four datasets in terms of data quality, utility, privacy, and augmentation. Our experiments demonstrate that TabDDPM outperforms the state-of-the-art models across all evaluation metrics, except for privacy, which confirms the trade-off between privacy and utility.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(ehrs)はセンシティブな患者情報を含み、そのようなデータを共有する際にプライバシーの懸念を示す。 合成データ生成はこれらのリスクを軽減するための有望なソリューションであり、しばしばジェネレーティブ・アドバイザリ・ネットワーク(GAN)のような深層生成モデルに依存している。 しかし、最近の研究では、拡散モデルがより現実的な合成データの生成や、画像、テキスト、音声などのデータモダリティの生成における安定したトレーニングなど、GANに対していくつかの利点をもたらすことが示されている。 本研究では,データ品質,ユーティリティ,プライバシ,拡張性の観点から,TabDDPMモデルと4つのデータセット上の既存手法を比較して,現実的な混合型表型EHRを生成するための拡散モデルの可能性を検討する。 実験の結果,TabDDPMは,プライバシーとユーティリティのトレードオフを確認するプライバシー以外のすべての評価指標において,最先端モデルよりも優れていることがわかった。

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