論文の概要: PySynthea: A Python-Native Framework for Scalable Synthetic Healthcare Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.28346v1
• Date: Tue, 02 Jun 2026 15:20:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 15:25:26.390868
• Title: PySynthea: A Python-Native Framework for Scalable Synthetic Healthcare Data Generation
• Title（参考訳）: PySynthea: スケーラブルな医療データ生成のためのPython-Nativeフレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,科学的なPythonエコシステムにおけるアクセシビリティと相互運用性を改善するために,PythonネイティブなSyntheaの再実装であるPy Syntheaを紹介する。 Py Syntheaは、実験の加速と、研究と応用AI開発における合成医療データの利用の拡大を目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic healthcare data is increasingly important for research, education, and machine learning development where access to real patient data is limited by privacy and governance constraints. While Synthea provides a widely adopted framework for generating realistic longitudinal electronic health record data, its current implementation presents adoption barriers for many researchers and data scientists due to deployment complexity and limited integration with modern Python-based workflows. This paper introduces PySynthea, a Python-native reimplementation of Synthea designed to improve accessibility, extensibility, and interoperability within the scientific Python ecosystem. The framework provides modular synthetic patient generation, configurable healthcare simulation pipelines, and support for standard healthcare data formats while integrating naturally with tools such as pandas and machine learning workflows. By reducing operational complexity and aligning synthetic data generation with the dominant data science ecosystem, PySynthea aims to accelerate experimentation and broaden the use of synthetic healthcare data in research and applied AI development. The code in this github repository https://github.com/TIET-AI/tietai-synthea.
• Abstract（参考訳）: 合成医療データは、プライバシとガバナンスの制約によって実際の患者データへのアクセスが制限される研究、教育、機械学習開発においてますます重要になっている。 Syntheaは、現実的な縦断的な電子健康記録データを生成するフレームワークとして広く採用されているが、現在の実装は、デプロイの複雑さとモダンなPythonベースのワークフローとの限定的な統合のため、多くの研究者やデータサイエンティストが採用障壁を提示している。 本稿では,Pythonエコシステムにおけるアクセシビリティ,拡張性,相互運用性の向上を目的とした,PythonネイティブなSyntheaの再実装であるPySyntheaを紹介する。 このフレームワークは、モジュール化された患者生成、構成可能な医療シミュレーションパイプライン、標準医療データフォーマットのサポート、パンダや機械学習ワークフローなどのツールと自然に統合する機能を提供する。 PySyntheaは、運用上の複雑さを減らし、合成データ生成を支配的なデータサイエンスエコシステムと整合させることで、実験を加速し、研究と応用AI開発における合成医療データの利用を拡大することを目指している。 このgithubリポジトリのコードはhttps://github.com/TIET-AI/tietai-syntheaです。

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