[论文解读] Leveraging Generative AI Models for Synthetic Data Generation in Healthcare: Balancing Research and Privacy

Aryan Jadon, Shashank Kumar|arXiv (Cornell University)|May 9, 2023

Privacy-Preserving Technologies in Data参考文献 26被引用 6

一句话总结

本文提出使用生成式人工智能模型——特别是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）——来生成高保真度、匿名化的合成医疗数据，以在保护患者隐私的同时支持稳健的研究和人工智能模型训练。该方法利用对抗训练和变分推断，生成保持真实电子健康记录中统计关系的逼真且多样的数据，为符合HIPAA和GDPR要求的医疗数据提供一种合规替代方案。

ABSTRACT

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.

研究动机与目标

• 通过生成保留数据实用性的合成患者数据，解决医疗数据共享中的隐私与监管挑战。
• 评估通过生成式人工智能模型生成的合成数据在医学研究和人工智能模型训练中的可行性与质量。
• 研究合成数据与差分隐私和联邦学习等隐私保护技术的集成。
• 识别并缓解合成数据生成过程中存在的数据偏差、过拟合和计算复杂性等风险。
• 为健康信息学中的伦理化、可扩展且合规的合成数据生成提供框架。

提出的方法

• 使用真实电子健康记录（EHR）数据训练生成对抗网络（GANs），其中生成器创建合成样本，判别器通过对抗优化区分其与真实数据。
• 采用变分自编码器（VAEs）学习真实患者数据的概率潜在表示，通过潜在空间采样生成新样本。
• 采用三步流程：(1) 在真实世界EHR上进行训练，(2) 生成具有相似统计特性的合成实例，(3) 使用统计和机器学习指标评估保真度与实用性。
• 将合成数据与差分隐私和联邦学习等隐私保护技术集成，以增强数据保护。
• 通过数据增强提升模型在低数据或类别不平衡医疗场景下的泛化能力与性能。
• 通过统计相似性、关系保持程度以及下游人工智能任务中的表现等指标，评估合成数据质量。

Figure 1: Generative adversarial networks (GAN) based efficient sampling [ 8 ]

实验结果

研究问题

• RQ1 GANs和VAEs在多大程度上能够生成保留真实电子健康记录统计结构与关系结构的合成患者数据？
• RQ2 合成数据在不损害患者隐私的前提下，能在多大程度上支持医疗人工智能模型的有效训练与验证？
• RQ3 在生成合成医疗数据时，保持数据保真度、多样性与公平性的关键挑战是什么？
• RQ4 如何有效结合合成数据与差分隐私及联邦学习，以增强隐私保障？
• RQ5 在减少医疗研究中的成本、时间与监管负担方面，合成数据的实际优势与局限性是什么？

主要发现

• 如GANs和VAEs等生成式人工智能模型能够生成高质量的合成患者数据，其在统计分布和底层关系方面与真实EHR高度相似。
• 合成数据可有效用于数据增强，提升人工智能模型的性能与泛化能力，尤其在低数据或类别不平衡场景中表现显著。
• 将合成数据与差分隐私和联邦学习结合，可在保持数据实用性的前提下增强隐私保护，支持协作研究。
• 在避免过拟合、保持数据多样性以及减轻从现实数据中继承的偏见方面仍存在挑战，这些因素可能影响模型的公平性与有效性。
• 该方法通过消除手动去识别化与知情同意管理的需求，显著缩短数据共享与合规的时间与成本。
• 该方法支持广泛的应用，包括人工智能训练、医学教育与公共卫生监测，同时确保符合HIPAA和GDPR要求。

Figure 2: Representative Architecture of wide variety of GAN’s [ 12 ]