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生成合成电子健康记录（EHR）数据：综述与基准评估
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文通过文献回顾和基准评估，探讨合成电子健康记录（EHR）数据生成方法的不足，推荐实践者使用。研究发现，GAN方法在数据真实性和实用性方面表现优异，而基于规则的方法在隐私保护上更具优势。此外，提供的Python工具包"SynthEHRella"有助于综合评估和选择不同方法。
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关键要点
- 本文通过文献回顾和基准评估探讨合成电子健康记录（EHR）数据生成方法的不足。
- 研究发现，GAN方法在数据真实性和实用性方面表现优异。
- 基于规则的方法在隐私保护上更具优势。
- 提供的Python工具包'SynthEHRella'有助于综合评估和选择不同方法。
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