@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217864,
 author = {三浦, 尭之 and 紀伊, 真昇 and 市川, 敦謙 and 千田, 浩司 and 木村, 映善},
 issue = {6},
 month = {May},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}