論文の概要: A Novel Taxonomy for Navigating and Classifying Synthetic Data in Healthcare Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00701v1
- Date: Sun, 1 Sep 2024 12:04:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 12:52:28.636276
- Title: A Novel Taxonomy for Navigating and Classifying Synthetic Data in Healthcare Applications
- Title（参考訳）: 医療分野における合成データのナビゲートと分類のための新しい分類法
- Authors: Bram van Dijk, Saif ul Islam, Jim Achterberg, Hafiz Muhammad Waseem, Parisis Gallos, Gregory Epiphaniou, Carsten Maple, Marcel Haas, Marco Spruit,
- Abstract要約: 本稿では,3つの主要品種の観点でランドスケープをナビゲートするために,医療における合成データの新たな分類法を提案する。
Data Proportionは、データセットと関連するprosとconsにおける合成データの比率が異なる。
データモダリティ(Data Modality)は、合成やフォーマット固有の課題に対処可能な、さまざまなデータフォーマットを指す。
データ変換は、そのユーティリティやプライバシといったデータセットの特定の側面を合成データで改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.66493160220239
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data-driven technologies have improved the efficiency, reliability and effectiveness of healthcare services, but come with an increasing demand for data, which is challenging due to privacy-related constraints on sharing data in healthcare contexts. Synthetic data has recently gained popularity as potential solution, but in the flurry of current research it can be hard to oversee its potential. This paper proposes a novel taxonomy of synthetic data in healthcare to navigate the landscape in terms of three main varieties. Data Proportion comprises different ratios of synthetic data in a dataset and associated pros and cons. Data Modality refers to the different data formats amenable to synthesis and format-specific challenges. Data Transformation concerns improving specific aspects of a dataset like its utility or privacy with synthetic data. Our taxonomy aims to help researchers in the healthcare domain interested in synthetic data to grasp what types of datasets, data modalities, and transformations are possible with synthetic data, and where the challenges and overlaps between the varieties lie.
- Abstract（参考訳）: データ駆動技術は、医療サービスの効率性、信頼性、有効性を改善してきたが、データに対する需要が増加している。
合成データは近年、潜在的な解決策として人気を集めていますが、現在の研究の急激な進展の中で、その可能性を監視するのは難しいかもしれません。
本稿では,3つの主要品種の観点でランドスケープをナビゲートするために,医療における合成データの新たな分類法を提案する。
Data Proportionは、データセットと関連するprosとconsにおける合成データの比率が異なる。
データモダリティ(Data Modality)は、合成やフォーマット固有の課題に対処可能な、さまざまなデータフォーマットを指す。
データ変換は、そのユーティリティやプライバシといったデータセットの特定の側面を合成データで改善する。
我々の分類学は、合成データに興味を持つ医療分野の研究者が、合成データでどのような種類のデータセット、データモダリティ、変換が可能であるか、そして種間の課題と重複がどこにあるかを理解するのを助けることを目的としています。
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