开发综合医学数据生成技术来预测术后并发症

<预测术后并发症的综合医疗数据生成技术的开发>

为了建立预测术后并发症发生的模型，需要建立一个队列以及与并发症发生相关的统计指标。 本研究旨在结合基于实际临床数据的合成医学数据，开发基于合成医学数据的预测模型。

这将允许研究人员仅使用合成数据进行研究，而不处理实际的医疗数据，使他们能够在不受法律限制的情况下使用和处理数据，并根据各种预处理、标准化和标记的原始数据创建尽可能多的数据。

来自韩国三家医院（首尔国立大学医院、首尔国立大学盆唐医院、首尔市博拉梅医疗中心）的患者参加了这项研究。

收集了 2005 年至 2020 年间 410,000 名接受手术的患者的医学数据（临床和实验室），以使用基于 AKI 的预测模型开发和外部验证来评估预测模型的性能。

基于收集的患者数据，使用机器学习算法组合合成医疗数据，并对合成医疗数据的匿名性和重新识别性进行评估。

此外，还对使用合成医疗数据的基于人工智能的预测模型的开发与实际医疗数据模型进行了比较。