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术后风险预测任务的结构化数据生成方法

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近年来，医学领域越来越重视使用多中心数据共享的方式来提高模型的泛化能力。然而，共享医疗数据有隐私暴露的风险。类别不平衡也是使用术前结构化数据预测术后风险的一个挑战，它严重影响了模型的预测性能。这两个问题限制了术前数据的共享以及分类器在术后风险预测的效果。为了解决这些问题，论文提出了一种新的方法，使用生成对抗网络生成与真实数据相似的数据，用于训练分类模型和数据共享。实验证明生成对抗网络能生成高质量的数据。生成数据在特征分布上与真实数据高度相似，且用于术后风险预测后能有效提升术后风险预测的效果。此外，实验还验证了生成数据的隐私性，这为学术研究中的数据共享提供了新的可能性。
Method for Generating Structured Data for Preoperative Risk Prediction Tasks
In recent years,the medical field has increasingly emphasized the use of multi-center data sharing to enhance the generalization ability of models.However,sharing medical data poses risks of privacy exposure.Additionally,class imbalance is a challenge when using preoperative structured data to predict postoperative risks,significantly affecting the predictive performance of models.These two issues hinder the sharing of preoperative data and the effectiveness of classifiers in postoperative risk prediction.To address these problems,this paper proposes a novel approach that uses Generative Adversarial Networks(GANs)to generate da-ta similar to real data for training classifiers and data sharing.Experimental results demonstrate that GANs can generate high-quali-ty data.The generated data closely match the feature distribution of real data and effectively improve postoperative risk prediction when used in the prediction model.Furthermore,the experiments verify the privacy of the generated data,offering new possibilities for data sharing in academic research.

data imbalancegenerative adversarial network(GAN)postoperative complication predictiontabular datadata sharing

罗晓辉、周瑞豪、张伟义、舒红平、王亚强、郝学超

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成都信息工程大学软件工程学院 成都 610225

成都信息工程大学数据科学与工程研究所 成都 610225

成都信息工程大学软件自动生成与智能服务实验室 成都 610225

四川大学华西医院麻醉手术中心 成都 610044

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数据不平衡 生成对抗网络 术后并发症预测 表格数据 数据共享

四川大学华西医院"学科卓越发展1·3·5工程"交叉学科创新项目四川大学华西医院1·3·5项目国家重点研发计划

2023H022ZYJC210082018YFC2001800

2024

10.3969/j.issn.1672-9722.2024.01.008

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2024.52(1)
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