Automatisierte Regelgenerierung für synthetische Glioblastoma‑Daten
Die Erzeugung von synthetischen Patientendaten eröffnet Forschern die Möglichkeit, medizinische Informationen in einer datenschutzkonformen Weise zu nutzen. Durch die Simulation realistischer Krankheitsverläufe können Hypothesen getestet und Prototypen entwickelt werden, ohne dass echte Patientendaten preisgegeben werden.
Ein beliebter Ansatz hierfür ist der regelbasierte Synthea‑Generator. Dabei werden Regeln definiert, die die Wahrscheinlichkeit von Erkrankungen in Abhängigkeit von Faktoren wie Alter beschreiben. Diese Regeln basieren ausschließlich auf statistischen Informationen und enthalten daher keine spezifischen Datenschutzanforderungen.
Die Erstellung aussagekräftiger Regeln ist jedoch ein komplexer Prozess, der tiefgehendes Fachwissen und realistische Stichprobendaten erfordert. Um diesen Aufwand zu reduzieren, hat ein neues Verfahren die automatische Generierung von Synthea‑Regeln aus tabellarischen Daten eingeführt.
Im Rahmen einer Fallstudie wurde das Verfahren auf Glioblastoma angewendet. Aus einem realen Datensatz wurden statistische Kennzahlen extrahiert, die anschließend in Regeln für Synthea überführt wurden. Das resultierende synthetische Datenset reproduzierte bekannte Krankheitsverläufe und behielt die wesentlichen statistischen Eigenschaften des Originals bei.
Diese Ergebnisse zeigen, dass automatisierte Regelgenerierung ein vielversprechender Ansatz ist, um qualitativ hochwertige synthetische Patientendaten zu erzeugen. Sie bietet Forschern ein leistungsfähiges Werkzeug, um datenschutzkonforme Studien durchzuführen, während gleichzeitig die Integrität der klinischen Informationen gewahrt bleibt.