Digital Health Insider: 利用大型语言模型 (LLM) 将文本转化为表格：一种生成合成患者数据的新方法

获取大规模、高质量的医疗保健数据库对于加速医学研究和获得对疾病的深刻见解至关重要。然而，获取此类数据通常受到患者隐私问题、数据共享限制和高成本的限制。为了克服这些限制，合成患者数据已成为一种替代方案。然而，合成数据生成 (SDG) 方法通常依赖于在原始数据上训练的机器学习 (ML) 模型，这又回到了数据稀缺问题。我们提出了一种生成合成表格化患者数据的方法，该方法不需要访问原始数据，只需要对目标数据库的描述即可。我们利用大型语言模型 (LLM) 的先验医学知识和上下文学习能力来生成逼真的患者数据，即使在低资源环境下也是如此。我们使用保真度、隐私性和实用性等指标，对我们的方法进行了定量评估，并与最先进的 SDG 模型进行了比较。我们的结果表明，虽然 LLM 可能无法与在原始数据上训练的最先进模型的性能相匹配，但它们可以有效地生成具有良好保留的临床相关性的逼真患者数据。一项消融研究强调了我们提示中促成高质量合成患者数据生成的关键要素。这种方法易于使用，不需要原始数据或高级 ML 技能，对于快速生成定制化患者数据（如特定疾病或人群）、支持项目实施和提供教育资源特别有价值。

1. 论文的研究目标、实际问题及科学假设

1.1 研究目标与实际问题

研究目标：论文旨在提出一种无需访问原始数据即可生成合成患者数据的新方法，利用大型语言模型（LLMs）生成高度逼真的患者数据，支持医疗研究和隐私保护。

实际问题：在医疗研究中，获取大规模高质量的患者数据往往受到隐私保护、数据共享限制和高成本的制约。而传统的合成数据生成（SDG）方法依赖于机器学习模型对原始数据的训练，这同样面临数据稀缺的问题。

是否新问题：这是一个相对较新的问题，尽管SDG在医疗领域已有一定研究，但无需访问原始数据的SDG方法仍是一个新兴的研究方向。

科学假设：LLMs由于训练于大量生物医学文献，能够提取疾病、临床症状与患者特征之间的有意义关系，从而生成高质量的合成患者数据。

1.2 相关研究与归类

相关研究：论文引用了多项关于SDG方法的研究，包括基于概率图模型、生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和扩散模型的方法，以及利用LLMs进行SDG的最新进展。

归类：该论文属于医疗信息化和人工智能交叉领域，特别是SDG方法和LLMs应用的研究范畴。

值得关注的研究员：V. Borisov、K. Seßler、T. Leemann、M. Pawelczyk、G. Kasneci等人在SDG和LLMs应用方面做出了重要贡献。

2. 新的思路、方法或模型

2.1 提出的新思路与方法

新思路：论文提出了一种基于文本到表格（text-to-tabular）的SDG方法，利用LLMs直接从数据库描述生成合成表格数据，无需访问原始数据或进行模型预训练/微调。

方法：该方法包括设计一个包含先验医学知识、详细指令和数据规范的提示（prompt），然后将其输入冻结的LLMs（如GPT-3.5和GPT-4）中生成合成数据。

2.2 解决方案的关键与优势

关键：解决方案的关键在于利用LLMs的上下文学习能力和医学知识，通过精心设计的提示生成高度逼真的合成数据。

优势：

无需原始数据：解决了数据稀缺和隐私保护的问题。
易于使用：无需高级ML技能，降低了使用门槛。
高效生成：能够在短时间内生成大量自定义设计的患者数据。

与之前的方法相比，该方法避免了训练阶段对原始数据的依赖，降低了计算成本，同时保持了合成数据的质量和逼真度。

3. 实验设计与验证

3.1 实验设计

实验数据集：论文使用了帕金森病进展标志物倡议（PPMI）和阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）的数据集来评估所提出的方法。

实验方法：

基线模型：选择了CTGAN、TVAE和Gaussian Copula作为基线模型，这些模型需要访问原始数据进行训练。
评估指标：包括保真度（如KSComplement、TVComplement、Column Shape Score等）、隐私保护（如DCR、NNDR、Categorical CAP）和实用性（如TSTR、TATR）。

3.2 实验数据与结果

实验数据：

PPMI数据集包含3,096名患者。
ADNI数据集包含2,430名患者。

实验结果：

保真度：尽管新方法在分布形状上略逊于基线模型（如GC），但在相关性保持方面表现出色，甚至在某些指标上超过了CTGAN。
隐私保护：新方法在隐私保护指标上表现优异，如DCR和NNDR。
实用性：通过TSTR和TATR指标评估，新方法生成的合成数据在目标任务上表现出良好的性能。

关键数据：

在PPMI数据集上，新方法的Column Shape Score为0.885，略低于GC的0.913，但高于CTGAN和TVAE。
在ADNI数据集上，新方法的CorrelationSimilarity为0.946，高于CTGAN和TVAE。

这些结果支持了论文的科学假设，即LLMs能够生成高度逼真的合成患者数据，尽管未访问原始数据。

4. 论文贡献、业界影响与应用场景

4.1 论文贡献

贡献：

提出了一种无需访问原始数据的SDG新方法。
通过实验验证了新方法在保真度、隐私保护和实用性方面的有效性。
为医疗研究和隐私保护提供了一种新的解决方案。

4.2 业界影响与应用场景

业界影响：

加速医疗研究：合成数据可用于加速机器学习模型的训练和验证，降低对真实数据的依赖。
隐私保护：无需访问原始数据，有助于保护患者隐私。
降低成本：降低数据收集、存储和处理的成本。

应用场景：

数据增强：在机器学习模型训练过程中，使用合成数据增强真实数据集。
队列丰富化：在临床试验中，使用合成数据丰富患者队列，提高统计效力。
隐私保护的数据共享：在跨机构合作中，共享合成数据而非原始数据，保护患者隐私。

4.3 工程师应关注的方面

LLMs的应用：了解LLMs的基本原理和应用场景，探索其在医疗数据生成中的潜力。
SDG方法的评估：掌握SDG方法的评估指标和方法，确保生成的合成数据质量。
隐私保护技术：关注隐私保护技术的发展，确保在数据生成和共享过程中保护患者隐私。

5. 未来研究方向与挑战

5.1 未来研究方向

扩展数据集：在新方法上测试更多样化的数据集，包括罕见病和纵向数据。
优化提示设计：探索更优的提示设计，提高合成数据的质量和逼真度。
跨领域应用：将新方法应用于医疗领域以外的其他领域，如金融、教育等。

5.2 挑战与投资机会

挑战：

数据复杂性：医疗数据的复杂性和多样性对合成数据的生成提出了更高要求。
隐私保护：在确保数据质量的同时，严格保护患者隐私，避免信息泄露。
模型可解释性：提高LLMs的可解释性，增强用户对合成数据的信任度。

投资机会：

LLMs与SDG技术：投资于LLMs和SDG技术的研发，推动其在医疗领域的应用。
隐私保护技术：投资于隐私保护技术的研发，满足医疗数据共享和使用的合规要求。
医疗AI解决方案：结合LLMs和SDG技术，开发医疗AI解决方案，提高医疗服务的效率和质量。

6. 论文的不足与存疑之处

6.1 不足之处

数据集局限性：实验仅在PPMI和ADNI两个数据集上进行，可能无法全面反映新方法的普适性。
隐私保护验证：尽管论文提出了隐私保护指标，但缺乏实际攻击场景下的验证。
模型可解释性：LLMs的黑箱特性可能导致生成数据的不可解释性，影响用户信任度。

6.2 存疑之处

数据生成质量：在更复杂和多样化的数据集上，新方法的生成质量如何仍需验证。
隐私泄露风险：尽管未直接访问原始数据，但LLMs可能通过记忆或泛化能力间接泄露隐私信息。
模型泛化能力：新方法在其他领域的应用效果尚需进一步探索。

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