arXiv 机器学习· Michael Vasilakakis (Department of Computer Science and Biomedical Informatics, University of Thessaly, Lamia, Greece), Dimitris K. Iakovidis (Department of Computer Science and Biomedical Informatics, University of Thessaly, Lamia, Greece)·· 4 小时前AI 评分35
基于模糊认知图的可解释医疗表格合成数据生成方法
Interpretable Synthetic Medical Tabular Data Generation for Clinical Decision Support Using Fuzzy Cognitive Maps
AI 导读
研究人员提出一种基于模糊认知图（FCM）的医疗表格数据生成框架，具备显式因果关系与隐私保护能力。该方法通过可解释模糊集合与因果图传播收敛生成患者记录，仅需在 CPU 上运行即可原生处理混合数据类型。在 Heart Disease 数据集上，该方法取得最高 0.81 准确率与 0.90 AUROC，统计保真度与隐私指标匹配或优于 TVAE 等基线。
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