論文の概要: Reliable Generation of Privacy-preserving Synthetic Electronic Health Record Time Series via Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15290v5
• Date: Sat, 23 Nov 2024 07:02:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:14:52.401908
• Title: Reliable Generation of Privacy-preserving Synthetic Electronic Health Record Time Series via Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによるプライバシ保存型電子健康記録時系列の信頼性生成
• Authors: Muhang Tian, Bernie Chen, Allan Guo, Shiyi Jiang, Anru R. Zhang,
• Abstract要約: 電子健康記録(Electronic Health Records, EHRs)は、患者レベルの豊富なデータソースであり、医療データ分析に有用なリソースを提供する。 しかしながら、プライバシー上の懸念はしばしばEHRへのアクセスを制限し、下流の分析を妨げる。 本研究では,現実的かつプライバシに保護された合成ERH時系列を効率的に生成することで,これらの課題を克服することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.240899165468488
• License:
• Abstract: Electronic Health Records (EHRs) are rich sources of patient-level data, offering valuable resources for medical data analysis. However, privacy concerns often restrict access to EHRs, hindering downstream analysis. Current EHR de-identification methods are flawed and can lead to potential privacy leakage. Additionally, existing publicly available EHR databases are limited, preventing the advancement of medical research using EHR. This study aims to overcome these challenges by generating realistic and privacy-preserving synthetic electronic health records (EHRs) time series efficiently. We introduce a new method for generating diverse and realistic synthetic EHR time series data using Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM). We conducted experiments on six databases: Medical Information Mart for Intensive Care III and IV (MIMIC-III/IV), the eICU Collaborative Research Database (eICU), and non-EHR datasets on Stocks and Energy. We compared our proposed method with eight existing methods. Our results demonstrate that our approach significantly outperforms all existing methods in terms of data fidelity while requiring less training effort. Additionally, data generated by our method yields a lower discriminative accuracy compared to other baseline methods, indicating the proposed method can generate data with less privacy risk. The proposed diffusion-model-based method can reliably and efficiently generate synthetic EHR time series, which facilitates the downstream medical data analysis. Our numerical results show the superiority of the proposed method over all other existing methods.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(Electronic Health Records, EHRs)は、患者レベルの豊富なデータソースであり、医療データ分析に有用なリソースを提供する。 しかしながら、プライバシー上の懸念はしばしばEHRへのアクセスを制限し、下流の分析を妨げる。 現在のEHRの特定方法には欠陥があり、潜在的なプライバシー漏洩につながる可能性がある。 さらに、既存の公開EHRデータベースは制限されており、EHRを用いた医学研究の進歩を妨げている。 本研究の目的は、現実的でプライバシーに配慮した電子健康記録(EHR)を効率的に生成し、これらの課題を克服することである。 本稿では,Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) を用いて,多種多様なリアルなEHR時系列データを生成する手法を提案する。 我々は,集中治療のための医療情報マート(MIMIC-III/IV),eICU協調研究データベース(eICU),ストック・アンド・エナジーに関する非EHRデータセットの6つのデータベースについて実験を行った。 提案手法を8つの既存手法と比較した。 以上の結果から,本手法はトレーニングの労力を減らしながら,データ忠実度の観点から既存の手法を著しく上回っていることが示された。 さらに,本手法により生成されたデータは,他のベースライン法に比べて識別精度が低く,プライバシーリスクの低いデータを生成することができることを示す。 提案した拡散モデルに基づく手法は、下流の医療データ分析を容易にする合成EHR時系列を確実かつ効率的に生成することができる。 提案手法が既存手法よりも優れていることを示す数値計算結果を得た。

関連論文リスト

• Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models [69.06149482021071]
  EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。 時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。 我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T02:20:23Z)
• Guided Discrete Diffusion for Electronic Health Record Generation [47.129056768385084]
  EHRは、病気の進行予測、臨床試験設計、健康経済学と結果研究など、多くの計算医学の応用を可能にする中心的なデータソースである。 幅広いユーザビリティにもかかわらず、その繊細な性質はプライバシーと秘密の懸念を高め、潜在的なユースケースを制限する。 これらの課題に対処するために,人工的かつ現実的なEHRを合成するための生成モデルの利用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T16:50:46Z)
• 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)
• EHRDiff: Exploring Realistic EHR Synthesis with Diffusion Models [8.799590232822752]
  プライバシー上の懸念は、研究者のための高品質で大規模なEHRデータへのアクセスを制限している。 近年の研究では、生成モデリング技術による現実的なEHRデータの合成が研究されている。 本研究では, EHRデータ合成における拡散モデルの可能性について検討し, 新たな手法である EHRDiff を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T02:15:58Z)
• CEDAR: Communication Efficient Distributed Analysis for Regressions [9.50726756006467]
  患者レベルのデータを共有することなく、複数のEHRデータベース上での分散学習への関心が高まっている。 本稿では,局所的な最適推定値を集約する通信効率のよい新しい手法を提案する。 本稿では,統計的推測法と差分プライバシーに関する理論的検討を行い,シミュレーションおよび実データ解析におけるその性能評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T09:53:44Z)
• SSM-DTA: Breaking the Barriers of Data Scarcity in Drug-Target Affinity Prediction [127.43571146741984]
  薬物標的親和性(DTA)は、早期の薬物発見において極めて重要である。 湿式実験は依然として最も信頼性の高い方法であるが、時間と資源が集中している。 既存の手法は主に、データ不足の問題に適切に対処することなく、利用可能なDTAデータに基づく技術開発に重点を置いている。 SSM-DTAフレームワークについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T14:53:25Z)
• Generating Synthetic Mixed-type Longitudinal Electronic Health Records for Artificial Intelligent Applications [9.374416143268892]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T17:17:34Z)
• FLOP: Federated Learning on Medical Datasets using Partial Networks [84.54663831520853]
  新型コロナウイルスの感染拡大で医療資源が不足している。 新型コロナウイルスの診断を緩和するために、さまざまなデータ駆動型ディープラーニングモデルが開発されている。 患者のプライバシー上の懸念から、データそのものはまだ乏しい。 我々は、textbfPartial Networks (FLOP) を用いた、シンプルで効果的な textbfFederated textbfL textbfon Medical データセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-10T01:56:58Z)
• EVA: Generating Longitudinal Electronic Health Records Using Conditional Variational Autoencoders [34.22731849545798]
  離散的な EHR の出会いと出会いの特徴を合成するための EHR Variational Autoencoder (EVA) を提案する。 EVAは現実的なシーケンスを生成でき、患者間の個人差を考慮し、特定の疾患条件で条件付けできる。 250,000人以上の患者を含む大規模な現実世界のEHRリポジトリの方法の有用性を評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T02:37:49Z)

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。