Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2022-05-12 |
タイトル |
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タイトル |
医療データへの合成データ生成技術適用に向けた一検討 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
CSEC |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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NTT社会情報研究所 |
著者所属 |
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NTT社会情報研究所 |
著者所属 |
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NTT社会情報研究所 |
著者所属 |
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群馬大学情報学部 |
著者所属 |
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愛媛大学医学部医療情報学講座 |
著者名 |
三浦, 尭之
紀伊, 真昇
市川, 敦謙
千田, 浩司
木村, 映善
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
医療データは要配慮個人情報を含む場合があり,プライバシーの観点などからその扱いには十分な注意が必要である.機微なデータを扱うには多くの倫理審査や安全管理対策が要求され,迅速な研究遂行上のボトルネックとなっている.そのため,元データの統計量の特徴を保持する合成データを生成し,実データの代用とする手法が数多く提案されている.本研究では,実際の医療データを用いて各種合成データ生成手法の安全性および有効性に関する実験的評価を行う.具体的には,統計量ベースの手法,機械学習ベースの手法,および深層学習ベースの手法を実装し,各手法によって生成される合成データの有用性を比較する.特に安全性の指標として差分プライバシーに着目し,各手法を拡張して差分プライバシーを満たす合成データを生成可能とするとともに,その有用性について考察する. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11235941 |
書誌情報 |
研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)
巻 2022-CSEC-97,
号 6,
p. 1-8,
発行日 2022-05-12
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8655 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |