符号化器を用いたGANによる合成患者データ生成

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-090

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Generation of Synthetic Patient Data Using GAN with Encoder

著者名: 宮野咲紀（日本大学）,関弘翔（日本大学）,辻泰弘（日本大学）,細野裕行（日本大学）

著者名(英語): Saki Miyano (Nihon University),Hiroto Seki (Nihon University),Yasuhiro Tsuji (Nihon University),Hiroyuki Hosono (Nihon University)

キーワード: 人工知能|GAN|合成患者|Artifical Intelligence|Generative Adversarial Networks|Synthetic Patient

要約(日本語): 医薬品開発現場におけるデータ収集の効率化が課題となっていることを鑑みて，本研究は大規模な医療情報データから合成患者生成器を構築し，合成患者の生成を目的としている。本稿では，符号化器を導入したGenerative Adversarial Networks（GAN）を構築して患者情報で学習を行い，合成患者データ生成と評価を行った。

本誌掲載ページ: 141-142 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 474 Kバイト