In machine learning, generative kontradiktorische networks (GANs) beinhalten zwei künstliche neuronale Netze Quadratur off, einer, der generator, versucht zu täuschen die anderen, die diskriminatorschwelle, in der Annahme synthetischen Daten als real. Über Ihre Wissenschaft und Technik-Anwendungen, GANs erzeugen kann, die absolut überzeugend die „Fotos“ von Leuten, die nicht existieren.
Uneingeschränkte Nutzung auf einer breiten Skala von electronic health records (EHRs) für biomedizinische oder „health services research“ ausgeschlossen ist, durch die Patienten-Aspekte der Privatsphäre. Simuliert EHRs könnte helfen, die Geschwindigkeit Entdeckung.
In einer Studie in der Zeitschrift der American Medical Informatics Association, Chao-Yan, Ziqi Zhang, Bradley Malin und Kollegen die GANs zu generieren „electronic health records“ von Patienten, die nicht existieren.