医学领域的电子健康档案(electronic health records,EHR)数据涵盖了大量宝贵的生物医学知识,为医疗数据分析提供了重要的资源。然而,隐私保护和数据共享的限制成为研究的主要瓶颈,阻碍了数据分析和机器学习技术在医疗领域的应用和发展...医学领域的电子健康档案(electronic health records,EHR)数据涵盖了大量宝贵的生物医学知识,为医疗数据分析提供了重要的资源。然而,隐私保护和数据共享的限制成为研究的主要瓶颈,阻碍了数据分析和机器学习技术在医疗领域的应用和发展,为应对这些挑战,研究者探索使用生成式建模来生成EHR数据。首先介绍并概括了扩散模型的起源与发展;深入探讨了现有扩散模型的各种方法,对不同方法进行了详细分析;列举并对比了各种生成式建模方法在EHR数据生成中的应用效果,重点分析了扩散模型的优势和局限性。最后,总结了扩散模型在EHR数据生成领域的应用现状,讨论了当前研究的局限性并展望了扩散模型在该领域的未来发展方向。展开更多
文摘医学领域的电子健康档案(electronic health records,EHR)数据涵盖了大量宝贵的生物医学知识,为医疗数据分析提供了重要的资源。然而,隐私保护和数据共享的限制成为研究的主要瓶颈,阻碍了数据分析和机器学习技术在医疗领域的应用和发展,为应对这些挑战,研究者探索使用生成式建模来生成EHR数据。首先介绍并概括了扩散模型的起源与发展;深入探讨了现有扩散模型的各种方法,对不同方法进行了详细分析;列举并对比了各种生成式建模方法在EHR数据生成中的应用效果,重点分析了扩散模型的优势和局限性。最后,总结了扩散模型在EHR数据生成领域的应用现状,讨论了当前研究的局限性并展望了扩散模型在该领域的未来发展方向。
