論文の概要: Scorecards for Synthetic Medical Data Evaluation and Reporting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11143v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 02:11:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 18:43:55.330300
• Title: Scorecards for Synthetic Medical Data Evaluation and Reporting
• Title（参考訳）: 総合医療データ評価・報告のためのスコアカード
• Authors: Ghada Zamzmi, Adarsh Subbaswamy, Elena Sizikova, Edward Margerrison, Jana Delfino, Aldo Badano,
• Abstract要約: 医療におけるAI駆動ツールのトレーニングおよびテストにおける合成医療データ(SMD)の利用の増加には、その品質を評価するための体系的なフレームワークが必要である。 本稿では,医療応用のユニークな要件を満たすために設計された評価フレームワークについて概説する。 人工的に生成されたデータセットに付随する総合的なレポートとして機能するスコアカードの概念を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8262986891348056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing utilization of synthetic medical data (SMD) in training and testing AI-driven tools in healthcare necessitates a systematic framework for assessing SMD quality. The current lack of a standardized methodology to evaluate SMD, particularly in terms of its applicability in various medical scenarios, is a significant hindrance to its broader acceptance and utilization in healthcare applications. Here, we outline an evaluation framework designed to meet the unique requirements of medical applications, and introduce the concept of SMD scorecards, which can serve as comprehensive reports that accompany artificially generated datasets. This can help standardize evaluation and enable SMD developers to assess and further enhance the quality of SMDs by identifying areas in need of attention and ensuring that the synthetic data more accurately approximate patient data.
• Abstract（参考訳）: 医療におけるAI駆動ツールのトレーニングおよびテストにおける合成医療データ(SMD)の利用の増加は、SMDの品質を評価するための体系的な枠組みを必要とする。 現在、SMDを評価するための標準化された方法論が欠如しており、特に様々な医療シナリオに適用可能であるという点では、医療応用において広く受け入れられ、活用されていることへの大きな障害となっている。 本稿では、医療応用のユニークな要件を満たすために設計された評価フレームワークの概要と、人工的に生成されたデータセットに付随する総合的なレポートとして機能するSMDスコアカードの概念を紹介する。 これにより、SMD開発者は、注意が必要な領域を特定し、合成データをより正確に近似させることにより、評価を標準化し、SMDの品質を評価し、さらに向上することができる。

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