論文の概要: Privacy-Preserving Statistical Data Generation: Application to Sepsis Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16638v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 14:26:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 13:30:22.129874
• Title: Privacy-Preserving Statistical Data Generation: Application to Sepsis Detection
• Title（参考訳）: プライバシー保護統計データ生成:Sepsis検出への応用
• Authors: Eric Macias-Fassio, Aythami Morales, Cristina Pruenza, Julian Fierrez,
• Abstract要約: 分類問題に適用可能な合成データ生成のための統計的アプローチを提案する。 Kernel density Estimator と K-Nearest Neighbors sample (KDE-KNN) によって生成された合成データの実用性とプライバシーへの影響を実世界の文脈で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.445454471355214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The biomedical field is among the sectors most impacted by the increasing regulation of Artificial Intelligence (AI) and data protection legislation, given the sensitivity of patient information. However, the rise of synthetic data generation methods offers a promising opportunity for data-driven technologies. In this study, we propose a statistical approach for synthetic data generation applicable in classification problems. We assess the utility and privacy implications of synthetic data generated by Kernel Density Estimator and K-Nearest Neighbors sampling (KDE-KNN) within a real-world context, specifically focusing on its application in sepsis detection. The detection of sepsis is a critical challenge in clinical practice due to its rapid progression and potentially life-threatening consequences. Moreover, we emphasize the benefits of KDE-KNN compared to current synthetic data generation methodologies. Additionally, our study examines the effects of incorporating synthetic data into model training procedures. This investigation provides valuable insights into the effectiveness of synthetic data generation techniques in mitigating regulatory constraints within the biomedical field.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル分野は、患者情報の感度を考えると、人工知能(AI)とデータ保護法の規制の増大によって最も影響を受ける分野の一つである。 しかし、合成データ生成手法の台頭は、データ駆動技術にとって有望な機会となる。 本研究では,分類問題に適用可能な合成データ生成のための統計的アプローチを提案する。 Kernel density Estimator と K-Nearest Neighbors sample (KDE-KNN) が生み出す合成データの実用性とプライバシーへの影響を実世界の文脈で評価する。 敗血症の発見は、急激な進行と生命を脅かす可能性のある結果のため、臨床実践において重要な課題である。 さらに、KDE-KNNの利点を現在の合成データ生成手法と比較して強調する。 さらに,本研究では,合成データをモデルトレーニング手順に組み込むことによる効果について検討した。 本研究は, バイオメディカル分野における規制制約緩和における合成データ生成技術の有効性に関する貴重な知見を提供する。

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