English(EN) HyperNSDE: Personalized Neural SDEs for Joint Static-Longitudinal Clinical Data Generation

新模型HyperNSDE生成具有更高保真度的合成临床数据

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:00

研究人员推出了一种名为HyperNSDE的新型生成模型，旨在创建合成患者数据。该模型独特地解决了整合静态患者特征与不规则采样的纵向健康数据及观察时间所带来的挑战。通过使用由超网络条件化的潜在神经SDE，HyperNSDE允许静态患者特征影响其健康轨迹的演变，同时潜在状态依赖的强度过程模拟了观察时间。在模拟和真实临床数据集上的实验表明，HyperNSDE提高了观察时间的保真度，并且表现具有竞争力。 AI

影响该模型可以通过生成更逼真的合成患者数据来推动医疗保健机器学习的发展，解决隐私和稀缺性问题。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Perrine Chassat, Agathe Guilloux · 2026-10-07 04:00

HyperNSDE：用于联合静态-纵向临床数据生成的个性化神经SDE

arXiv:2610.07383v1 Announce Type: cross Abstract: Synthetic patient data generation is a promising solution to the dual challenge of data scarcity and privacy constraints in healthcare machine learning. Realistic synthesis of patient-level clinical data requires jointly modeling …

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HyperNSDE：用于联合静态-纵向临床数据生成的个性化神经SDE

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