论文速读 - 通过提示工程创建全面的合成数据集以支持医疗领域模型训练

这是一篇新鲜出炉的paper, 主要工作是通过合成数据来共给医疗领域模型训练，解决了医疗领域数据隐私的问题.

原文是Leveraging Generative AI Through Prompt Engineering and Rigorous Validation to Create Comprehensive Synthetic Datasets for AI Training in Healthcare

摘要

Access to high-quality medical data is often restricted due to privacy concerns, posing significant challenges for training artificial intelligence (AI) algorithms within Electronic Health Record (EHR) applications. In this study, prompt engineering with the GPT-4 API was employed to generate high-quality synthetic datasets aimed at overcoming this limitation. The generated data encompassed a comprehensive array of patient admission information, including healthcare provider details, hospital departments, wards, bed assignments, patient demographics, emergency contacts, vital signs, immunizations, allergies, medical histories, appointments, hospital visits, laboratory tests, diagnoses, treatment plans, medications, clinical notes, visit logs, discharge summaries, and referrals. To ensure data quality and integrity, advanced validation techniques were implemented utilizing models such as BERT’s Next Sentence Prediction for sentence coherence, GPT-2 for overall plausibility, RoBERTa for logical consistency, autoencoders for anomaly detection, and conducted diversity analysis. Synthetic data that met all validation criteria were integrated into a comprehensive PostgreSQL database, serving as the data management system for the EHR application. This approach demonstrates that leveraging generative AI models with rigorous validation can effectively produce high-quality synthetic medical data, facilitating the training of AI algorithms while addressing privacy concerns associated with real patient data.

高质量医疗数据的获取常常受到隐私问题的限制，这给在电子健康记录（EHR）应用中训练人工智能（AI）算法带来了重大挑战。本研究采用了GPT-4 API的提示工程，生成高质量的合成数据集，以克服这一限制。生成的数据涵盖了全面的患者入院信息，包括医疗提供者详细信息、医院科室、病区、床位分配、患者人口统计信息、紧急联系人、生命体征、免疫接种、过敏情况、病历、预约、住院记录、实验室检查、诊断、治疗计划、药物、临床笔记、就诊日志、出院总结和转诊信息。为确保数据质量和完整性，研究实施了先进的验证技术，利用模型如BERT的下一句预测来检查句子连贯性、GPT-2进行整体合理性检验、RoBERTa确保逻辑一致性、使用自编码器进行异常检测，并进行多样性分析。符合所有验证标准的合成数据被整合进一个全面的PostgreSQL数据库，作为EHR应用的数据管理系统。这一方法表明，利用生成性AI模型与严格的验证相结合，可以有效生成高质量的合成医疗数据，从而促进AI算法的培训，同时解决与真实患者数据相关的隐私问题。

研究背景和目标

论文指出，因隐私问题，获取高质量医疗数据存在挑战，这阻碍了在电子健康记录（EHR）应用中培训人工智能（AI）算法的有效性。因此，研究旨在利用生成性AI生成合成医疗数据，以解决这一问题

方法论

• 提示工程（Prompt Engineering）：使用GPT-4 API进行提示工程，生成多样的合成患者数据，确保数据在人口统计学和临床场景上的多样性与真实感
• 数据验证：应用先进的验证技术，以确保生成数据的质量和一致性。使用多种模型，如BERT和GPT-2等，对数据进行验证和分析，从而确保合成数据与真实医疗记录相似
• 数据管理：将生成并验证的合成数据整合进一个PostgreSQL数据库，形成一个全面的数据管理系统，以支持EHR应用
• 结果与贡献：研究结果表明，利用生成性AI模型和严格的验证流程，可以有效生成高质量的合成医疗数据。这些数据不仅能提升AI模型的训练效果，同时也能够在遵守隐私法律的前提下提供真实的医疗数据特征

训练流程

以下是合成医疗数据训练流程的步骤：

1. 开始: 启动整个训练流程。

2. 开发提示工程框架: 系统性地设计并开发用于指导生成合成数据的提示工程框架。

3. 使用GPT-4 API创建多样化提示: 根据不同的数据需求，制定具体的提示，以引导GPT-4生成相关的合成数据。

4. 生成合成数据集: 生成包含全面的患者信息、医疗记录、急救联系人等内容的合成数据。

5. 实施严格的数据验证技术: 对生成的数据集开展全面的质量检验，确保数据的可靠性和一致性。

6. 验证步骤: 进行多种验证检查，包括：

• 使用BERT进行句子连贯性检查，确保文本的逻辑流畅。

• 使用GPT-2进行合理性检验，评估生成数据是否符合自然语言模式。

• 使用RoBERTa确保逻辑一致性，验证不同信息间的合理关联性。

• 使用自编码器进行异常检测，识别并标记数据中的不一致性或错误。

• 执行多样性分析，确保合成数据反映出广泛的临床场景和患者特征。

1. 验证通过?: 确认所有验证步骤的结果。

• 如果所有检查都通过，则继续进行下一步。

• 如果任何步骤未通过，则迭代改进提示和验证流程，回到生成合成数据集的步骤。

1. 将合成数据集集成到PostgreSQL数据库: 把经过验证的合成数据整合到一个完善的PostgreSQL数据库中，建立数据管理系统。

2. 形成EHR应用的数据管理系统: 创建用于电子健康记录（EHR）应用的数据管理系统。

3. 生成高质量合成医疗数据: 确保所生成的合成医疗数据达到较高的质量和一致性。

4. 支持AI算法训练: 利用生成的合成数据集来训练和测试人工智能算法。

5. 结束: 完成整个训练流程。

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总结

这篇论文主要是在数据合成上提出了一个完整的流程，没有太多的新意，但比较具有实践性，感兴趣的同学可以在实际项目进行验证,欢迎交流。