Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Data Sharing Paradox of Synthetic Data in Healthcare

論文の概要: The Data Sharing Paradox of Synthetic Data in Healthcare

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20847v1
Date: Wed, 26 Mar 2025 16:06:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-28 12:54:13.582087
Title: The Data Sharing Paradox of Synthetic Data in Healthcare
Title（参考訳）: 医療におけるデータ共有のパラドックス
Authors: Jim Achterberg, Bram van Dijk, Saif ul Islam, Hafiz Muhammad Waseem, Parisis Gallos, Gregory Epiphaniou, Carsten Maple, Marcel Haas, Marco Spruit,
Abstract要約: 本稿では、合成データがデータ共有のために設計されているが、しばしば制限されているパラドックス的状況について論じる。我々はこの問題を緩和するためにどのようにフィールドを前進させるかについて議論する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.66493160220239
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Abstract: Synthetic data offers a promising solution to privacy concerns in healthcare by generating useful datasets in a privacy-aware manner. However, although synthetic data is typically developed with the intention of sharing said data, ambiguous reidentification risk assessments often prevent synthetic data from seeing the light of day. One of the main causes is that privacy metrics for synthetic data, which inform on reidentification risks, are not well-aligned with practical requirements and regulations regarding data sharing in healthcare. This article discusses the paradoxical situation where synthetic data is designed for data sharing but is often still restricted. We also discuss how the field should move forward to mitigate this issue.
Abstract（参考訳）: 合成データは、プライバシーに配慮した有用なデータセットを生成することで、医療におけるプライバシー問題に対する有望な解決策を提供する。しかしながら、合成データは通常、そのデータを共有する目的で開発されているが、曖昧な再同定リスクアセスメントは、合成データが日の光を見るのを防ぐことが多い。主な原因の1つは、医療におけるデータ共有に関する実践的な要件や規制と整合していない、再識別のリスクを知らせる合成データのプライバシー指標である。本稿では、合成データがデータ共有のために設計されているが、しばしば制限されているパラドックス的状況について論じる。我々はまた、この問題を緩和するためにどのようにフィールドを前進させるべきかについても議論する。

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