論文の概要: Leveraging Generative AI Through Prompt Engineering and Rigorous Validation to Create Comprehensive Synthetic Datasets for AI Training in Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20921v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 16:37:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.991549
• Title: Leveraging Generative AI Through Prompt Engineering and Rigorous Validation to Create Comprehensive Synthetic Datasets for AI Training in Healthcare
• Title（参考訳）: プロンプトエンジニアリングと厳密な検証を通じて生成AIを活用して、医療におけるAIトレーニングのための総合的な合成データセットを作成する
• Authors: Polycarp Nalela,
• Abstract要約: GPT-4 APIは、この制限を克服するための高品質な合成データセットを生成するために使用された。 得られたデータには、医療提供者の詳細、病院部門、病棟、ベッド割り当て、患者人口統計、緊急連絡先、バイタルサイン、免疫、アレルギー、医療履歴、アポイントメント、病院訪問、検査、診断、治療計画、医療ノート、訪問ログ、退院サマリー、レファラルが含まれていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Access to high-quality medical data is often restricted due to privacy concerns, posing significant challenges for training artificial intelligence (AI) algorithms within Electronic Health Record (EHR) applications. In this study, prompt engineering with the GPT-4 API was employed to generate high-quality synthetic datasets aimed at overcoming this limitation. The generated data encompassed a comprehensive array of patient admission information, including healthcare provider details, hospital departments, wards, bed assignments, patient demographics, emergency contacts, vital signs, immunizations, allergies, medical histories, appointments, hospital visits, laboratory tests, diagnoses, treatment plans, medications, clinical notes, visit logs, discharge summaries, and referrals. To ensure data quality and integrity, advanced validation techniques were implemented utilizing models such as BERT's Next Sentence Prediction for sentence coherence, GPT-2 for overall plausibility, RoBERTa for logical consistency, autoencoders for anomaly detection, and conducted diversity analysis. Synthetic data that met all validation criteria were integrated into a comprehensive PostgreSQL database, serving as the data management system for the EHR application. This approach demonstrates that leveraging generative AI models with rigorous validation can effectively produce high-quality synthetic medical data, facilitating the training of AI algorithms while addressing privacy concerns associated with real patient data.
• Abstract（参考訳）: プライバシ上の懸念から、高品質な医療データへのアクセスは制限されることが多く、Electronic Health Record (EHR)アプリケーション内で人工知能(AI)アルゴリズムをトレーニングする上で大きな課題となる。 そこで本研究では,GPT-4 APIを用いた高速エンジニアリングを用いて,この制限を克服するための高品質な合成データセットを生成する。 得られたデータには、医療提供者の詳細、病院部門、病棟、ベッド割り当て、患者人口統計、緊急連絡先、バイタルサイン、免疫、アレルギー、医療履歴、アポイントメント、病院訪問、検査、診断、治療計画、医療ノート、訪問ログ、退院サマリー、レファラルが含まれていた。 データ品質と整合性を確保するため,BERTの文コヒーレンスに対する次の文文文予測,論理的整合性のためのGPT-2,論理的整合性のためのRoBERTa,異常検出のためのオートエンコーダ,多様性解析などのモデルを用いて高度な検証手法が実装された。 すべてのバリデーション基準を満たす合成データは、総合的なPostgreSQLデータベースに統合され、EHRアプリケーションのデータ管理システムとして機能した。 このアプローチは、生成AIモデルを厳格な検証で活用することにより、高品質な合成医療データを効果的に生成できることを示し、実際の患者データに関連するプライバシー上の懸念に対処しながら、AIアルゴリズムのトレーニングを容易にする。

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