Synthetic Data Generation for Pediatric Diabetes Research Using GANs and WGANs.
Pediatric diabetes research is often constrained by data scarcity, hindering the development of accurate predictive models for clinical applications. This study addresses this limitation by evaluating the effectiveness of Generative Adversarial Networks (GANs) and Wasserstein GANs (WGANs) in generat...
| Publicado en: | Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica Vol. 46; no. 1; pp. 1 - 29 |
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| Autores principales: | , , , , , |
| Formato: | Artículo |
| Publicado: |
Sociedad Mexicana de Ingenieria Biomedica, A.C.
Jan-Apr2025
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Magallanes-Quintanar, Rafael Cruz-López, Miguel Alexander Vázquez-Moreno, Miguel Acosta-Cruz, Erika affil: Universidad Autónoma de Zacatecas, Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica, Zacatecas - México Centro Médico Nacional Siglo XXI, Instituto Mexicano del Seguro Social, Unidad de Investigación Médica en Bioquímica, Hospital de Especialidades, Ciudad de México - México Universidad Autónoma de Coahuila, Departamento de Biotecnología, Coahuila - México su: Generative adversarial networks Diabetes in children Synthetic data Prediction models Data quality Clinical medicine sug: subj: Generative adversarial networks Diabetes in children Synthetic data Prediction models Data quality Clinical medicine keyword: Generative Adversarial Networks (GANs) pediatric diabetes synthetic data generation Wasserstein GANs diabetes infantil generación de datos sintéticos Redes Generativas Adversarias (GANs) Redes Generativas Adversarias de Wasserstein (WGANs) ab: Pediatric diabetes research is often constrained by data scarcity, hindering the development of accurate predictive models for clinical applications. This study addresses this limitation by evaluating the effectiveness of Generative Adversarial Networks (GANs) and Wasserstein GANs (WGANs) in generating synthetic datasets that replicate the statistical properties of real pediatric diabetes data. A structured methodology was applied, incorporating preprocessing, model design, and dual evaluation metrics: Jensen-Shannon and Kullback-Leibler divergences for statistical fidelity, and a classification model to assess practical utility. Results demonstrate that both models produce high-fidelity synthetic datasets, with WGANs showing superior performance in capturing complex patterns due to improved training stability. Nonetheless, challenges remain in replicating the inherent variability of pediatric data, influenced by growth and developmental factors. This work highlights the potential of synthetic data to augment pediatric diabetes datasets, facilitating the development of robust and generalizable predictive models. Limitations include the dependency on initial data quality and the specificity of the models to pediatric datasets. By addressing critical gaps in data availability, this study contributes to advancing AI-driven healthcare solutions in pediatric diabetes research. La investigación en diabetes pediátrica a menudo está limitada por la escasez de datos, lo que dificulta el desarrollo de modelos predictivos precisos para aplicaciones clínicas. Este estudio aborda esta limitación evaluando la efectividad de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) y las Wasserstein GANs (WGANs) para generar conjuntos de datos sintéticos que replican las propiedades estadísticas de los datos reales de diabetes pediátrica. Se aplicó una metodología estructurada que incluye el preprocesamiento, diseño de modelos y métricas de evaluación dual: divergencias de Jensen-Shannon y Kullback-Leibler para evaluar la fidelidad estadística, y un modelo de clasificación para evaluar la utilidad práctica. Los resultados demuestran que ambos modelos generan datos sintéticos de alta fidelidad, siendo las WGANs superiores en la captura de patrones complejos gracias a su estabilidad de entrenamiento mejorada. Sin embargo, persisten desafíos para replicar la variabilidad inherente de los datos pediátricos, influida por el crecimiento y los factores de desarrollo. Este trabajo resalta el potencial de los datos sintéticos para aumentar los conjuntos de datos de diabetes pediátrica, facilitando el desarrollo de modelos predictivos robustos y generalizables. Las limitaciones incluyen la dependencia de la calidad de los datos iniciales y la especificidad de los modelos a los conjuntos de datos pediátricos. Este estudio contribuye a cerrar brechas críticas en la disponibilidad de datos, impulsando soluciones de salud personalizadas basadas en inteligencia artificial para la investigación en diabetes pediátrica. pubtype: Academic Journal doctype: Article src: R language: English refInfo: copyright: @attributes: flag: Y custom: Copyright of Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica is the property of Sociedad Mexicana de Ingenieria Biomedica, A.C. and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. item: Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica holder: Sociedad Mexicana de Ingenieria Biomedica, A.C. dt: @attributes: year: 2025 holdings: @attributes: islocal: N |
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