文献
J-GLOBAL ID：202202251039781797
整理番号：22A1709135
医療データへの合成データ生成技術適用に向けた一検討
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著者 (5件)：
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資料名：
巻：
2022
号：
CSEC-97
ページ：
Vol.2022-CSEC-97,No.6,1-8 (WEB ONLY)
発行年：
2022年05月12日
JST資料番号：
U0451A
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語：
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分類 (3件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
データ保護
, 人工知能
, ドキュメンテーション
引用文献 (25件)：
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Zahra Azizi, Chaoyi Zheng, Lucy Mosquera, Louise Pilote, and Khaled El Emam. Can synthetic data be a proxy for real clinical trial data? a validation study. BMJ open, 11(4):e043497, 2021.
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Anat Reiner Benaim, Ronit Almog, Yuri Gorelik, Irit Hochberg, Laila Nassar, Tanya Mashiach, Mogher Khamaisi, Yael Lurie, Zaher S Azzam, Johad Khoury, et al. Analyzing medical research results based on synthetic data and their relation to real data results: systematic comparison from five observational studies. JMIR medical informatics, 8(2):e16492, 2020.
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個人情報保護委員会. 個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン(通則編). https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/2009_guidelines_tsusoku/.
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Jacques Bughin, Eric Hazan, Sree Ramaswamy, Michael Chui, Tera Allas, Peter Dahlstrom, Nicolaus Henke, and Monica Trench. Artificial intelligence: the next digital frontier? 2017.
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Jingchen Hu. Bayesian estimation of attribute and identification disclosure risks in synthetic data. arXiv preprint arXiv:1804.02784, 2018.
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タイトルに関連する用語 (2件)：
タイトルに関連する用語
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