Jan, 2024

我能相信我的伪造数据吗 -- 用于医疗领域合成表格数据的全面质量评估框架

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TL;DR通过综合文献回顾和团队经验，我们提出了一个概念性框架，以保证合成数据在医疗人工智能应用中的质量，并扩展了普遍质量维度，包括公平性和碳足迹，并提出了支持实际应用所必需的阶段，通过增加透明度和减少安全风险来增强对合成数据的信任，以加速可信任的医疗人工智能工具的发展和推广，促进患者受益。
发现论文，激发创造
  • 结构化合成表格数据的评估

    通过提出一个带有单一、数学目标的评估框架，该论文意在解决合成表格数据质量评估的问题，允许通过结构化的方式推断度量的完整性，并统一从忠实性、下游应用和基于模型的方法等多个角度出发的度量，展示了显式表达结构的合成数据生成器在小型数据集上的卓越表现。

    Mar, 2024

  • 可控信任权衡的审计及合成数据生成

    本文提出一个审核框架，围绕偏见和歧视预防、与真实数据的一致性、效用、鲁棒性和隐私保护进行综合评估，并引入信任指数对多个合成数据集进行排名，通过审核和认证报告连接不同利益相关者。

    Apr, 2023

  • 评估可信 AI 医学数据质量的 METRIC 框架：一项系统综述

    通过系统评估医学数据集合，我们提出了 METRIC 框架，该框架包含了 15 个数据质量意识维度，帮助减少偏见、增加稳健性、提高可解释性，从而为医学中可信赖的人工智能奠定了基础。

    Feb, 2024

  • 合成数据生成模型的评估框架

    通过提出一个新的评估框架，本研究旨在评估合成数据生成模型的能力以生成高质量的数据，利用统计和理论信息来比较模型的排名，并展示了该框架在两个应用场景下的实用性。

    Apr, 2024

  • 在受监管行业中实现合成数据采纳

    本文介绍了数据中心化思维的重要性和隐私问题、提出了基于合成数据的解决方案，并开发了一种全面的测试方法（DAISYnt），以检验这种方法在高度监管的领域中的可行性和质量，例如金融和医疗保健。

    Apr, 2022

  • 隐私保护的可扩展性：学习分析中全面综合的合成表格数据生成与评估

    我们提出了一种综合评估合成数据的方法，该方法包括合成数据质量的三个维度：相似性、实用性和隐私性。通过将这种评估应用于三个不同的学习分析数据集以及三种不同的合成数据生成方法，我们的结果表明合成数据可以在保护隐私的同时保持与真实数据相似的实用性。此外，针对不同学习分析场景中不同的隐私和数据实用性需求，我们提出了定制的合成数据生成建议。该论文不仅提供了合成数据的综合评估，还说明了在学习分析领域中缓解隐私问题的潜力，从而促进了合成数据在学习分析中的更广泛应用，推动了开放科学的良好实践。

    Jan, 2024

  • 合成医疗数据评估和报告评分卡

    通过评估框架和合成数据报告卡，我们提出了一种评估合成医疗数据质量的方法，以规范评估和改善合成数据，进而推动其在医疗应用中的更广泛接受和利用。

    Jun, 2024

  • 合成健康数据概述

    深度生成模型扩大了创建逼真合成健康数据集的潜力，但是仍然存在许多问题和挑战，包括如何评估合成数据集与原始真实数据集的相似性和预测效果，以及分享时的隐私风险。本文概述了合成健康数据领域的现状，包括生成和评估方法与工具，实际应用示例，监管和伦理环境，数据访问和治理选项，以及未来发展机会。

    Jan, 2024

  • 合成电子病历生成模型的多方面基准测试

    本文介绍了一种通用的基准测试框架，以评估生成对抗网络等方法合成的医疗数据的实用性和隐私度量，并发现在共享用于电子健康记录的合成数据时存在实用性和隐私度量的折中。

    Aug, 2022

  • 从真实数据到合成数据的转换：量化模型中的偏差

    本研究旨在建立使用合成数据训练的模型在偏见和公平之间的权衡，并研究了合成数据生成技术的变体，包括差分隐私生成方案，通过实验表明，合成数据训练的模型存在不同程度的偏差影响，且生成的特征不相关的技术表现良好。该研究有助于数据科学实践者理解合成数据的使用中的偏见。

    May, 2021