利用生成式AI模型在医疗保健中生成合成数据：平衡研究与隐私
Leveraging Generative AI Models for Synthetic Data Generation in Healthcare: Balancing Research and Privacy
AI总结：
本文探讨利用GAN和VAE等生成式AI模型生成合成患者数据，以平衡医疗研究中数据访问与隐私保护，并分析其应用、优势、挑战及未来方向。
摘要：
电子健康记录和数字医疗数据的广泛采用，催生了利用数据驱动的见解来改善患者预后、诊断和治疗的需求。然而，使用真实患者数据会带来隐私和监管方面的挑战，包括遵守HIPAA和GDPR。使用生成式AI模型（如GAN和VAE）生成合成数据，为平衡有价值的数据访问与患者隐私保护提供了一种有前景的解决方案。在本文中，我们考察了用于创建逼真、匿名化患者数据以支持研究和训练的生成式AI模型，探索了合成数据在医疗保健中的应用，并讨论了其优势、挑战及未来研究方向。合成数据有潜力通过提供匿名化患者数据来彻底改变医疗保健，同时保护隐私并支持多种应用。
英文摘要：
The widespread adoption of electronic health records and digital healthcare data has created a demand for data-driven insights to enhance patient outcomes, diagnostics, and treatments. However, using real patient data presents privacy and regulatory challenges, including compliance with HIPAA and GDPR. Synthetic data generation, using generative AI models like GANs and VAEs offers a promising solution to balance valuable data access and patient privacy protection. In this paper, we examine generative AI models for creating realistic, anonymized patient data for research and training, explore synthetic data applications in healthcare, and discuss its benefits, challenges, and future research directions. Synthetic data has the potential to revolutionize healthcare by providing anonymized patient data while preserving privacy and enabling versatile applications.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
