論文の概要: Can synthetic data reproduce real-world findings in epidemiology? A replication study using tree-based generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14936v1
- Date: Tue, 19 Aug 2025 22:51:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.032894
- Title: Can synthetic data reproduce real-world findings in epidemiology? A replication study using tree-based generative AI
- Title（参考訳）: 合成データは疫学における現実世界の発見を再現できるか?木に基づく生成AIを用いた複製研究
- Authors: Jan Kapar, Kathrin Günther, Lori Ann Vallis, Klaus Berger, Nadine Binder, Hermann Brenner, Stefanie Castell, Beate Fischer, Volker Harth, Bernd Holleczek, Timm Intemann, Till Ittermann, André Karch, Thomas Keil, Lilian Krist, Berit Lange, Michael F. Leitzmann, Katharina Nimptsch, Nadia Obi, Iris Pigeot, Tobias Pischon, Tamara Schikowski, Börge Schmidt, Carsten Oliver Schmidt, Anja M. Sedlmair, Justine Tanoey, Harm Wienbergen, Andreas Wienke, Claudia Wigmann, Marvin N. Wright,
- Abstract要約: 疫学データを合成するための効率的かつ便利な方法として, 対向ランダム林(ARF)を提案する。
6つの疫学論文から統計学的解析を再現し,原本と合成結果を比較した。
複数の合成データ複製の結果は、元の結果と一貫して一致している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6268282038459305
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence for synthetic data generation holds substantial potential to address practical challenges in epidemiology. However, many current methods suffer from limited quality, high computational demands, and complexity for non-experts. Furthermore, common evaluation strategies for synthetic data often fail to directly reflect statistical utility. Against this background, a critical underexplored question is whether synthetic data can reliably reproduce key findings from epidemiological research. We propose the use of adversarial random forests (ARF) as an efficient and convenient method for synthesizing tabular epidemiological data. To evaluate its performance, we replicated statistical analyses from six epidemiological publications and compared original with synthetic results. These publications cover blood pressure, anthropometry, myocardial infarction, accelerometry, loneliness, and diabetes, based on data from the German National Cohort (NAKO Gesundheitsstudie), the Bremen STEMI Registry U45 Study, and the Guelph Family Health Study. Additionally, we assessed the impact of dimensionality and variable complexity on synthesis quality by limiting datasets to variables relevant for individual analyses, including necessary derivations. Across all replicated original studies, results from multiple synthetic data replications consistently aligned with original findings. Even for datasets with relatively low sample size-to-dimensionality ratios, the replication outcomes closely matched the original results across various descriptive and inferential analyses. Reducing dimensionality and pre-deriving variables further enhanced both quality and stability of the results.
- Abstract（参考訳）: 合成データ生成のための生成人工知能は、疫学の実践的な課題に対処する大きな可能性を秘めている。
しかし、現在の多くの手法は、制限された品質、高い計算要求、非専門家の複雑さに悩まされている。
さらに、合成データの一般的な評価戦略は、しばしば統計的効用を直接反映しない。
このような背景から、合成データが疫学研究から重要な発見を確実に再現できるかどうかが重要視されている。
本稿では,表層疫学的データを合成するための効率的かつ簡便な方法として,対向ランダム林(ARF)を提案する。
その性能を評価するため,6つの疫学論文から統計学的解析を再現し,オリジナルと合成結果を比較した。
これらの出版物は、ドイツ国立コーホート(NAKO Gesundheitsstudie)、ブレーメン STEMI Registry U45 Study、ゲルフ家族健康研究(英語版)のデータに基づいて、血圧、人文計測、心筋梗塞、加速度計、孤独感、糖尿病をカバーしている。
さらに,個々の分析に関係のある変数にデータセットを限定することにより,次元性や変数の複雑さが合成品質に与える影響を評価する。
すべての複製された元の研究、複数の合成データ複製の結果は、元の発見と一貫して一致している。
サンプルサイズ-次元比が比較的低いデータセットであっても、複製結果は様々な記述的および推論的分析で元の結果とよく一致した。
次元と派生変数の減少により、結果の品質と安定性がさらに向上した。
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