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。

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