論文の概要: Generating Reliable Synthetic Clinical Trial Data: The Role of Hyperparameter Optimization and Domain Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05019v1
• Date: Thu, 08 May 2025 07:51:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.793186
• Title: Generating Reliable Synthetic Clinical Trial Data: The Role of Hyperparameter Optimization and Domain Constraints
• Title（参考訳）: 信頼性のある臨床試験データの作成:ハイパーパラメータ最適化とドメイン制約の役割
• Authors: Waldemar Hahn, Jan-Niklas Eckardt, Christoph Röllig, Martin Sedlmayr, Jan Moritz Middeke, Markus Wolfien,
• Abstract要約: 本研究は,8つの生成モデルにまたがる4つのHPO戦略を系統的に評価する。 以上の結果から,HPOはTVAE,CTGAN,CTAB-GAN+をそれぞれ60%,39%,38%改善した。 HPOだけでは、すべてのモデルが基本的な生存制限に違反しているため、臨床的に有効な合成データを保証するには不十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The generation of synthetic clinical trial data offers a promising approach to mitigating privacy concerns and data accessibility limitations in medical research. However, ensuring that synthetic datasets maintain high fidelity, utility, and adherence to domain-specific constraints remains a key challenge. While hyperparameter optimization (HPO) has been shown to improve generative model performance, the effectiveness of different optimization strategies for synthetic clinical data remains unclear. This study systematically evaluates four HPO strategies across eight generative models, comparing single-metric optimization against compound metric optimization approaches. Our results demonstrate that HPO consistently improves synthetic data quality, with TVAE, CTGAN, and CTAB-GAN+ achieving improvements of up to 60%, 39%, and 38%, respectively. Compound metric optimization outperformed single-metric strategies, producing more balanced and generalizable synthetic datasets. Interestingly, HPO alone is insufficient to ensure clinically valid synthetic data, as all models exhibited violations of fundamental survival constraints. Preprocessing and postprocessing played a crucial role in reducing these violations, as models lacking robust processing steps produced invalid data in up to 61% of cases. These findings underscore the necessity of integrating explicit domain knowledge alongside HPO to create high quality synthetic datasets. Our study provides actionable recommendations for improving synthetic data generation, with future research needed to refine metric selection and validate these findings on larger datasets to enhance clinical applicability.
• Abstract（参考訳）: 合成臨床試験データの生成は、医学研究におけるプライバシーの懸念とデータアクセシビリティの制限を軽減するための有望なアプローチを提供する。 しかし、合成データセットが高忠実性、実用性、およびドメイン固有の制約への順守を維持することは、依然として重要な課題である。 超パラメータ最適化(HPO)は、生成モデルの性能を向上させることが示されているが、合成臨床データに対する異なる最適化方法の有効性はいまだ不明である。 本研究は、8つの生成モデルにまたがる4つのHPO戦略を体系的に評価し、単メートル法と複メートル法を比較した。 以上の結果から,HPOはTVAE,CTGAN,CTAB-GAN+をそれぞれ60%,39%,38%改善した。 複合計量最適化は単一メートル法よりも優れ、よりバランスよく一般化可能な合成データセットを生成する。 興味深いことに、HPOだけでは、すべてのモデルが基本的な生存制限に違反しているため、臨床的に有効な合成データを確保するには不十分である。 前処理と後処理は、これらの違反を減らす上で重要な役割を担った。 これらの知見は、高品質な合成データセットを作成するために、HPOと明確なドメイン知識を統合する必要性を浮き彫りにした。 本研究は, 臨床応用性を高めるために, 距離選択を改良し, より大きなデータセット上でこれらの知見を検証するためには, 将来的な研究が必要であるとして, 合成データ生成を改善するための実用的なレコメンデーションを提供する。

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