洞見 - 機器學習 - # 合成醫療數據生成

生成式人工智慧模型於合成醫療文本、時間序列和縱向數據的回顧

Q: 生成式 AI 模型如何用於生成其他類型的醫療數據，例如醫學圖像或基因組數據？

生成式 AI 模型，特別是生成對抗網路 (GANs) 和變分自編碼器 (VAEs)，在生成逼真的醫學圖像（如 X 光片、CT 掃描和 MRI）方面展現出巨大潛力。這些模型通過學習真實圖像數據集的底層模式和特徵，可以生成具有解剖學準確性和多樣性的合成圖像。 醫學圖像： GANs： 通過訓練生成器和鑑別器網路，GANs 可以生成與真實醫學圖像難以區分的合成圖像。生成器網路學習從隨機噪聲中生成圖像，而鑑別器網路則學習區分真實圖像和合成圖像。通過對抗性訓練過程，生成器網路不斷改進，以生成更逼真的圖像。 VAEs： VAEs 通過將輸入圖像編碼到低維潛在空間，然後從該空間解碼回圖像空間來學習數據分佈。通過從潛在空間中採樣並解碼，VAEs 可以生成新的、逼真的醫學圖像。 基因組數據： 生成式模型： 可以用於生成合成基因組數據，例如 DNA 序列、基因表達譜和蛋白質結構。這些模型可以學習真實基因組數據的複雜模式和關係，並生成具有類似統計特性和生物學意義的合成數據。 應用： 數據增強： 生成式模型可以生成大量的合成醫學圖像和基因組數據，用於增強訓練數據集，從而提高 AI 模型的性能，特別是在數據稀缺的情況下。 隱私保護： 合成數據可以用作真實患者數據的替代品，用於訓練和測試 AI 模型，而不會洩露敏感的患者信息。 疾病建模： 生成式模型可以用於模擬疾病進程和治療反應，幫助研究人員更好地了解疾病機制和開發新的治療方法。

Q: 合成醫療數據的使用如何影響醫療保健領域的公平性和偏見？

雖然合成醫療數據具有潛在優勢，但其使用也引發了對公平性和偏見的擔憂。如果用於訓練生成式模型的真實數據集存在偏差，則生成的合成數據也可能繼承和放大這些偏差，從而導致 AI 模型產生不公平或歧視性的結果。 潛在偏差來源： 數據集偏差： 如果用於訓練生成式模型的真實數據集不能代表所有人群，則生成的合成數據可能無法準確反映某些人群的特征，從而導致 AI 模型對這些人群產生偏差。 模型偏差： 生成式模型本身也可能引入偏差，例如，如果模型的架構或訓練過程偏向於某些特征或模式。 影響： 醫療保健差距： 使用有偏差的合成數據訓練的 AI 模型可能會加劇現有的醫療保健差距，導致某些人群無法獲得適當的診斷、治療和護理。 歧視： 有偏差的 AI 模型可能會導致對某些人群的歧視，例如，在分配醫療資源或做出治療決策時。 減輕偏差： 使用具有代表性的數據集： 確保用於訓練生成式模型的數據集具有代表性，涵蓋所有相關人群和特征。 開發公平的生成式模型： 研究和開發可以減輕偏差的生成式模型，例如，通過使用公平性約束或對抗性訓練技術。 評估和監控 AI 模型： 定期評估和監控 AI 模型的公平性和偏差，並採取措施糾正任何已識別的問題。

Q: 我們如何確保使用合成醫療數據訓練的 AI 模型是安全、有效和符合倫理的？

為了確保使用合成醫療數據訓練的 AI 模型的安全、有效和符合倫理，需要採取以下措施： 安全性： 隱私保護： 確保合成數據生成過程能夠有效地保護患者隱私，防止從合成數據中重新識別出真實患者信息。 數據完整性： 驗證合成數據的完整性和準確性，確保其忠實地反映了真實數據的統計特性和模式。 有效性： 模型驗證： 使用獨立的、具有代表性的數據集對使用合成數據訓練的 AI 模型進行嚴格的驗證，以評估其在真實世界場景中的性能和泛化能力。 臨床驗證： 在將 AI 模型應用於臨床實踐之前，進行臨床試驗以評估其安全性和有效性。 倫理： 透明度： 公開 AI 模型的開發和訓練過程，包括使用的數據集、模型架構和評估指標。 可解釋性： 開發可解釋的 AI 模型，以便理解其決策過程和潛在偏差。 責任制： 建立明確的責任制，以確保 AI 模型的開發和使用符合倫理原則和法規要求。 持續監控和改進： 持續監控 AI 模型的性能和影響，並採取措施解決任何已識別的問題。 隨著技術的進步和倫理標準的發展，不斷改進 AI 模型的開發和使用指南。 通過採取這些措施，我們可以努力確保使用合成醫療數據訓練的 AI 模型是安全、有效和符合倫理的，並為醫療保健領域帶來真正的益處。

核心概念

該回顧探討了生成式人工智慧 (AI) 模型在創建合成醫療數據方面的應用，特別關注醫療文本、時間序列和縱向數據，強調了這些模型在解決隱私問題、數據稀缺和類別不平衡方面的潛力，同時也指出了評估指標和方法學上的挑戰。

摘要

客製化摘要

使用 AI 重寫

產生引用格式

翻譯原文

翻譯成其他語言

產生心智圖

從原文內容

前往原文

arxiv.org

書目信息
Loni, M., Poursalim, F., Asadi, M., & Gharehbaghi, A. (2024). A Review on Generative AI Models for Synthetic Medical Text, Time Series, and Longitudinal Data. npj Digital Medicine, Under Review. arXiv:2411.12274v1 [cs.LG].
研究目標
本回顧旨在探討生成式 AI 模型在創建合成醫療記錄 (SHR) 方面的現狀技術、方法學局限性、性能指標、常用數據集以及主要研究差距，重點關注醫療文本、時間序列和縱向數據。
方法
本回顧遵循 PRISMA-ScR 指南，系統地搜索了 PubMed、Web of Science 和 Scopus 等數據庫，以識別相關出版物。納入標準包括 2018 年至 2023 年期間發表的出版物、全文可用性以及探討用於生成電子健康記錄 (EHR) 的機器學習主題。
主要發現

生成模型的現狀技術：

醫療時間序列： 生成對抗網路 (GAN) 是最常用的方法，但存在模式崩潰和需要大量數據等問題。擴散模型顯示出希望，但計算成本高。
縱向數據： GAN 和概率模型（例如貝葉斯網路）被廣泛使用，但維持數據效用和隱私是一個挑戰。
醫療文本： 基於 GPT 的模型顯示出希望，但需要大量的計算資源。


性能指標： 評估 SHR 質量的常用指標包括保真度（例如，最大平均差異、Wasserstein 距離）、重新識別風險（例如，成員推理攻擊）和效用（例如，敏感性、特異性）。
常用數據集： 常用的 SHR 生成數據集包括 MIMIC-III、eICU 和 PhysioNet。
主要研究差距：

缺乏標準化的評估指標。
需要解決 GAN 的局限性，例如模式崩潰。
需要開發更有效的縱向數據生成方法。
需要解決隱私洩露的風險。
結論
生成式 AI 模型在創建 SHR 方面具有巨大潛力，可以解決隱私問題、數據稀缺和類別不平衡問題。然而，需要進一步的研究來解決方法學局限性、開發標準化的評估指標並減輕隱私洩露的風險。
意義
這篇回顧提供了對用於生成 SHR 的生成式 AI 模型的全面概述，確定了該領域的現狀技術、局限性和未來方向。這些見解對於研究人員和實踐者來說非常寶貴，他們正在尋求利用合成數據的力量來進行醫療保健研究和創新。
局限性和未來研究
本回顧僅限於英文出版物，可能無法完全反映所有相關研究。此外，由於該領域的快速發展，本回顧中可能沒有包含最新的進展。未來的研究應側重於解決已確定的局限性和探索新的生成模型和評估指標。

統計資料

總共分析了 52 篇出版物。
42% 的審查論文側重於生成合成醫療時間序列數據。
生成對抗網路 (GAN) 是用於生成合成醫療時間序列數據的最常用方法。
大型語言模型 (LLM) 在生成合成醫療文本數據方面顯示出希望。

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Review on Generative AI Models for Synthetic Medical Text, Time Series, and Longitudinal Data

by Mohammad Lon... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12274.pdf

A Review on Generative AI Models for Synthetic Medical Text, Time Series, and Longitudinal Data

深入探究

生成式 AI 模型如何用於生成其他類型的醫療數據，例如醫學圖像或基因組數據？

生成式 AI 模型，特別是生成對抗網路 (GANs) 和變分自編碼器 (VAEs)，在生成逼真的醫學圖像（如 X 光片、CT 掃描和 MRI）方面展現出巨大潛力。這些模型通過學習真實圖像數據集的底層模式和特徵，可以生成具有解剖學準確性和多樣性的合成圖像。
醫學圖像：

GANs： 通過訓練生成器和鑑別器網路，GANs 可以生成與真實醫學圖像難以區分的合成圖像。生成器網路學習從隨機噪聲中生成圖像，而鑑別器網路則學習區分真實圖像和合成圖像。通過對抗性訓練過程，生成器網路不斷改進，以生成更逼真的圖像。
VAEs： VAEs 通過將輸入圖像編碼到低維潛在空間，然後從該空間解碼回圖像空間來學習數據分佈。通過從潛在空間中採樣並解碼，VAEs 可以生成新的、逼真的醫學圖像。
基因組數據：

生成式模型： 可以用於生成合成基因組數據，例如 DNA 序列、基因表達譜和蛋白質結構。這些模型可以學習真實基因組數據的複雜模式和關係，並生成具有類似統計特性和生物學意義的合成數據。
應用：

數據增強： 生成式模型可以生成大量的合成醫學圖像和基因組數據，用於增強訓練數據集，從而提高 AI 模型的性能，特別是在數據稀缺的情況下。
隱私保護： 合成數據可以用作真實患者數據的替代品，用於訓練和測試 AI 模型，而不會洩露敏感的患者信息。
疾病建模： 生成式模型可以用於模擬疾病進程和治療反應，幫助研究人員更好地了解疾病機制和開發新的治療方法。

合成醫療數據的使用如何影響醫療保健領域的公平性和偏見？

雖然合成醫療數據具有潛在優勢，但其使用也引發了對公平性和偏見的擔憂。如果用於訓練生成式模型的真實數據集存在偏差，則生成的合成數據也可能繼承和放大這些偏差，從而導致 AI 模型產生不公平或歧視性的結果。
潛在偏差來源：

數據集偏差： 如果用於訓練生成式模型的真實數據集不能代表所有人群，則生成的合成數據可能無法準確反映某些人群的特征，從而導致 AI 模型對這些人群產生偏差。
模型偏差： 生成式模型本身也可能引入偏差，例如，如果模型的架構或訓練過程偏向於某些特征或模式。
影響：

醫療保健差距： 使用有偏差的合成數據訓練的 AI 模型可能會加劇現有的醫療保健差距，導致某些人群無法獲得適當的診斷、治療和護理。
歧視： 有偏差的 AI 模型可能會導致對某些人群的歧視，例如，在分配醫療資源或做出治療決策時。
減輕偏差：

使用具有代表性的數據集： 確保用於訓練生成式模型的數據集具有代表性，涵蓋所有相關人群和特征。
開發公平的生成式模型： 研究和開發可以減輕偏差的生成式模型，例如，通過使用公平性約束或對抗性訓練技術。
評估和監控 AI 模型： 定期評估和監控 AI 模型的公平性和偏差，並採取措施糾正任何已識別的問題。

我們如何確保使用合成醫療數據訓練的 AI 模型是安全、有效和符合倫理的？

為了確保使用合成醫療數據訓練的 AI 模型的安全、有效和符合倫理，需要採取以下措施：
安全性：

隱私保護： 確保合成數據生成過程能夠有效地保護患者隱私，防止從合成數據中重新識別出真實患者信息。
數據完整性： 驗證合成數據的完整性和準確性，確保其忠實地反映了真實數據的統計特性和模式。
有效性：

模型驗證： 使用獨立的、具有代表性的數據集對使用合成數據訓練的 AI 模型進行嚴格的驗證，以評估其在真實世界場景中的性能和泛化能力。
臨床驗證： 在將 AI 模型應用於臨床實踐之前，進行臨床試驗以評估其安全性和有效性。
倫理：

透明度： 公開 AI 模型的開發和訓練過程，包括使用的數據集、模型架構和評估指標。
可解釋性： 開發可解釋的 AI 模型，以便理解其決策過程和潛在偏差。
責任制： 建立明確的責任制，以確保 AI 模型的開發和使用符合倫理原則和法規要求。
持續監控和改進：

持續監控 AI 模型的性能和影響，並採取措施解決任何已識別的問題。
隨著技術的進步和倫理標準的發展，不斷改進 AI 模型的開發和使用指南。
通過採取這些措施，我們可以努力確保使用合成醫療數據訓練的 AI 模型是安全、有效和符合倫理的，並為醫療保健領域帶來真正的益處。