Generative AI verbessert die Analyse und Synthese klinischer Daten
In dieser Publikation beleuchten wir die neuesten Fortschritte in der Generierung von synthetischen Tabellendaten für physiologische Anwendungen – von der Ergänzung fehlender Daten bis hin zur Erstellung komplexer Multi-Tabellen-Datensätze. Innerhalb der Arbeit erkunden wir das Potenzial dieser innovativen Techniken, um die klinische Forschung, personalisierte Medizin und Gesundheitspolitik voranzubringen, während gleichzeitig Herausforderungen wie Datenschutz und großflächiges Datenteilen adressiert werden.
Generative AI könnte genutzt werden, um bestehende Herausforderungen in der Physiologie zu bewältigen und neue Grenzen zu setzen.
Mehr dazu hier: https://link.springer.com/article/10.1007/s00424-024-03024-w
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