論文の概要: Leveraging Generative AI Models for Synthetic Data Generation in
Healthcare: Balancing Research and Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05247v1
- Date: Tue, 9 May 2023 08:12:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 13:25:22.827343
- Title: Leveraging Generative AI Models for Synthetic Data Generation in
Healthcare: Balancing Research and Privacy
- Title（参考訳）: 医療における合成データ生成のための生成aiモデル活用:研究とプライバシのバランス
- Authors: Aryan Jadon, Shashank Kumar
- Abstract要約: GANやVAEといった生成AIモデルは、貴重なデータアクセスと患者のプライバシ保護のバランスをとるための、有望なソリューションを提供する。
本稿では,現実的な匿名化された患者データを作成するための生成AIモデルについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The widespread adoption of electronic health records and digital healthcare
data has created a demand for data-driven insights to enhance patient outcomes,
diagnostics, and treatments. However, using real patient data presents privacy
and regulatory challenges, including compliance with HIPAA and GDPR. Synthetic
data generation, using generative AI models like GANs and VAEs offers a
promising solution to balance valuable data access and patient privacy
protection. In this paper, we examine generative AI models for creating
realistic, anonymized patient data for research and training, explore synthetic
data applications in healthcare, and discuss its benefits, challenges, and
future research directions. Synthetic data has the potential to revolutionize
healthcare by providing anonymized patient data while preserving privacy and
enabling versatile applications.
- Abstract（参考訳）: 電子医療記録とデジタル医療データの普及により、患者の結果、診断、治療を強化するためのデータ駆動の洞察が求められている。
しかし、実際の患者データを使用することで、HIPAAやGDPRへの準拠など、プライバシーと規制上の課題が生じる。
gansやvaesのような生成aiモデルを用いた合成データ生成は、貴重なデータアクセスと患者のプライバシー保護をバランスさせる有望なソリューションを提供する。
本稿では,現実的で匿名化された患者データを作成するための生成AIモデルについて検討し,医療における合成データ応用を探求し,そのメリット,課題,今後の研究方向性について考察する。
合成データは、プライバシを保持し、汎用的なアプリケーションを可能にすると同時に、匿名化された患者データを提供することで、医療に革命をもたらす可能性がある。
関連論文リスト
- Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities [61.633126163190724]
精神病は、社会的、個人的コストがかなり高い広範囲で不安定な状態である。
近年の人工知能(AI)の進歩は、うつ病、不安障害、双極性障害、統合失調症、外傷後ストレス障害などの病態を認識し、対処するための大きな可能性を秘めている。
データセットやトレーニング済みモデルからの機密データ漏洩のリスクを含むプライバシー上の懸念は、これらのAIシステムを実際の臨床環境にデプロイする上で、依然として重要な障壁である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-01T15:10:02Z) - A text-to-tabular approach to generate synthetic patient data using LLMs [0.3628457733531155]
そこで本研究では,患者データへのアクセスを必要としない人工的な患者データを生成する手法を提案する。
我々は,大言語モデルの先行医療知識とコンテキスト内学習能力を活用して,現実的な患者データを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-06T16:10:40Z) - Controllable Synthetic Clinical Note Generation with Privacy Guarantees [7.1366477372157995]
本稿では、PHI(Personal Health Information)を含む「クローン」データセットに対する新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、クローン化されたデータセットが患者のプライバシを損なうことなく、元のデータの本質的な特性と有用性を保っていることを保証します。
クローン化されたデータセットでトレーニングされた機械学習モデルの性能を評価するために,ユーティリティテストを実施している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-12T07:38:34Z) - NFDI4Health workflow and service for synthetic data generation, assessment and risk management [0.0]
この課題に対する有望な解決策は、合成データ生成である。
この手法は、実際のデータの統計特性を模倣する全く新しいデータセットを作成する。
本稿では,ドイツのNFDI4Healthプロジェクト(NFDI4Health)の文脈で開発されたワークフローとサービスについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T14:08:39Z) - Privacy-Preserving Collaborative Genomic Research: A Real-Life Deployment and Vision [2.7968600664591983]
本稿ではLynx.MDと共同で開発されたゲノム研究のためのプライバシ保護フレームワークを提案する。
このフレームワークは、重要なサイバーセキュリティとプライバシの課題に対処し、プライバシ保護によるゲノムデータの共有と分析を可能にする。
Lynx.MD内でのフレームワークの実装には、ゲノムデータをバイナリ形式に符号化し、制御された摂動技術を通じてノイズを適用することが含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T05:43:13Z) - Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data [83.63271573197026]
AIモデルの成功は、大規模で多様な、高品質なデータセットの可用性に依存している。
合成データは、現実世界のパターンを模倣する人工データを生成することによって、有望なソリューションとして現れてきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T06:34:17Z) - CEHR-GPT: Generating Electronic Health Records with Chronological Patient Timelines [14.386260536090628]
我々は合成データ生成に焦点をあて、特定の患者表現を用いてGPTモデルを訓練する能力を実証する。
これにより、観察医療成果パートナーシップ(OMOP)データフォーマットにシームレスに変換できる患者シーケンスを生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T20:58:36Z) - Generative AI-Driven Human Digital Twin in IoT-Healthcare: A Comprehensive Survey [53.691704671844406]
IoT(Internet of Things)は、特にヘルスケアにおいて、人間の生活の質を大幅に向上させる。
ヒトデジタルツイン(HDT)は、個体の複製を包括的に特徴付ける革新的なパラダイムとして提案されている。
HDTは、多用途で生き生きとした人間のデジタルテストベッドとして機能することで、医療監視の応用を超えて、IoTヘルスの強化を図っている。
最近、生成人工知能(GAI)は、高度なAIアルゴリズムを利用して、多種多様なデータを自動的に生成、操作、修正できるため、有望なソリューションである可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T03:17:41Z) - MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data
Augmentation [58.93221876843639]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。
トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。
ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z) - Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on
Patient-Trial Matching [49.78442796596806]
患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。
本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-24T03:14:00Z) - Privacy-preserving medical image analysis [53.4844489668116]
医用画像におけるプライバシ保護機械学習(PPML)のためのソフトウェアフレームワークであるPriMIAを提案する。
集合型学習モデルの分類性能は,未発見データセットの人間専門家と比較して有意に良好である。
グラデーションベースのモデル反転攻撃に対するフレームワークのセキュリティを実証的に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T13:56:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。