Synthesizing electronic health records using improved generative adversarial networks

机译：使用改进的生成对抗性网络来合成电子健康记录

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The aim of this study was to generate synthetic electronic health records (EHRs). The generated EHR data will be more realistic than those generated using the existing medical Generative Adversarial Network (medGAN) method.

机译：本研究的目的是产生合成电子健康记录（EHRS）。生成的EHR数据将比使用现有医学生成对冲网络（MEDGAN）方法产生的EHR数据更加真实。

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期刊名称 Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
作者
Mrinal Kanti Baowaly; Chia-Ching Lin; Chao-Lin Liu; Kuan-Ta Chen;
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作者单位

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年(卷),期 2019(26),3
年度 2019
页码 228–241
总页数 14
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词

机译：电子健康记录（EHRS）;合成数据生成（SDG）;生成的对抗网络（GANS）;Wasserstein Gan具有梯度惩罚（WAN-GP）;寻找冈（BGAG）;

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