利用生成对抗网络生成多标签离散电子健康记录

### 引言

获取高质量的电子健康记录（EHR）数据对于推动医学研究和计算进步至关重要。然而，隐私问题常常限制了这些数据的共享和使用。为此，本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的新方法——MedGAN，用于生成真实的、综合的EHR数据。

### MedGAN框架

MedGAN结合了自动编码器和生成对抗网络的优势，能够生成高维离散变量（如二进制和计数特征）。具体来说，MedGAN通过以下步骤实现：

1. **输入数据处理**：原始EHR数据作为输入，经过自动编码器进行降维和特征提取。
2. **生成模型**：生成器G将随机先验z转换为连续表示，并通过解码器Dec将其转换为离散输出。
3. **判别模型**：判别器D区分真实样本和生成的合成样本。

为了提高生成质量和避免模式崩溃，MedGAN引入了小批量平均技术，有效提高了生成样本的多样性和真实性。

### 主要贡献

1. **高效生成算法**：MedGAN能够同时处理二进制变量和计数变量，生成高质量的高维离散样本。
2. **大规模合成数据生成**：MedGAN可以生成任意规模的高质量合成患者数据，极大促进了医学研究。
3. **模式崩溃解决方案**：提出了小批量平均方法，有效解决了生成对抗网络中的模式崩溃问题。
4. **性能验证**：通过分布统计、预测建模任务和医学专家评审等实验，证明了MedGAN生成的数据与实际数据具有相似性。

### 技术细节

#### 生成对抗网络基础

在GAN中，生成器G接受随机噪声z并生成合成样本G(z)，而判别器D则判断样本的真实性。优化过程通过极小极大博弈实现，最终使生成器生成的样本与真实样本难以区分。

#### MedGAN的具体实现

由于离散数据的特殊性，MedGAN利用自动编码器将离散数据映射到低维空间，再由生成器生成连续表示，最后通过解码器恢复为离散输出。这一过程确保了梯度流的有效传递，从而实现端到端的训练。

#### 模式崩溃的解决

模式崩溃是GAN训练中的常见问题，表现为生成器倾向于生成单一模式的样本。MedGAN通过小批量平均技术，使得判别器能够分别处理真实和合成样本的小批量数据，从而有效避免了模式崩溃。

#### 提升生成器训练效果

为了增强生成器的训练效果，MedGAN采用了批归一化和快捷连接技术，显著提高了学习效率和模型稳定性。

### 结论

MedGAN提供了一种创新且高效的解决方案，能够在保护隐私的前提下生成高质量的综合EHR数据，为医学研究提供了新的工具和方法。