Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scorecards for Synthetic Medical Data Evaluation and Reporting

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11143v2
Date: Wed, 04 Dec 2024 00:18:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-05 15:06:02.469957
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。このカードは、合成データの品質を評価し、報告するための透過的で標準化されたフレームワークを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8262986891348056
License:
Abstract: Although interest in synthetic medical data (SMD) for training and testing AI methods is growing, the absence of a standardized framework to evaluate its quality and applicability hinders its wider adoption. Here, we outline an evaluation framework designed to meet the unique requirements of medical applications, and introduce SMD Card, which can serve as comprehensive reports that accompany artificially generated datasets. This card provides a transparent and standardized framework for evaluating and reporting the quality of synthetic data, which can benefit SMD developers, users, and regulators, particularly for AI models using SMD in regulatory submissions.
Abstract（参考訳）: AI手法のトレーニングとテストのための合成医療データ(SMD)への関心は高まっているが、その品質と適用性を評価するための標準化されたフレームワークが欠如しているため、その普及は妨げられている。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 Cardを紹介する。このカードは、合成データの品質を評価し、報告するための透過的で標準化されたフレームワークを提供する。

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