Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic medical data generation: state of the art and application to trauma mechanism classification

論文の概要: Synthetic medical data generation: state of the art and application to trauma mechanism classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02771v1
Date: Mon, 04 Aug 2025 12:59:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.620829
Title: Synthetic medical data generation: state of the art and application to trauma mechanism classification
Title（参考訳）: 合成医療データ生成技術の現状とトラウマ機構分類への応用
Authors: Océane Doremus, Ariel Guerra-Adames, Marta Avalos-Fernandez, Vianney Jouhet, Cédric Gil-Jardiné, Emmanuel Lagarde,
Abstract要約: 健康のための機械学習の研究は、合成医療データベースの概念へと向かっている。本稿では,合成データを生成するための最先端の機械学習手法について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16070672161045732
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Faced with the challenges of patient confidentiality and scientific reproducibility, research on machine learning for health is turning towards the conception of synthetic medical databases. This article presents a brief overview of state-of-the-art machine learning methods for generating synthetic tabular and textual data, focusing their application to the automatic classification of trauma mechanisms, followed by our proposed methodology for generating high-quality, synthetic medical records combining tabular and unstructured text data.
Abstract（参考訳）: 患者の機密性や科学的再現性の課題に直面して、健康のための機械学習の研究は、合成医療データベースの概念へと向かっている。本稿では, 表層および表層データを組み合わせた高品質な合成医療記録を作成するための手法として, トラヒック機構の自動分類に焦点をあてて, 合成表層データとテキストデータを生成する最先端の機械学習手法の概要を述べる。

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