OncoSynth: Synthetic data generation for treatment effect estimation in oncology
Rattachement africain : de, gb, pt, Soudan du Sud. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
In oncology, access to patient-level data is often restricted. Synthetic data provides an alternative for analyzing treatment effectiveness, but existing methods for synthetic data generation fail to preserve the causal relationships between covariates, treatments, and outcomes, thereby leading to biased estimates of treatment effects. Here, we introduce OncoSynth, a generative, causally-aware machine learning framework designed to produce synthetic cohorts that enable accurate estimation of population- and patient-level treatment effects. OncoSynth uses a diffusion-based sequential approach to model how covariates influence treatment assignment and how treatment affects survival. We evaluate OncoSynth using large lung (N = 37,128) and breast cancer (N = 17,046) cohorts. Our results show that OncoSynth generates high-fidelity synthetic patient cohorts that preserve real-world patient, treatment, and outcome distributions. Notably, OncoSynth improves treatment effect estimation over existing approaches, by reducing population-level treatment effect error by up to 66%, and patient-level treatment effect error by up to 58%. Thereby, OncoSynth supports reliable evidence generation for precision oncology in settings where data sharing is restricted.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
Où se fait cette recherche
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LMU Klinikum pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Ludwig-Maximilians-Universität München pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Cambridge Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Cambridge School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Bridge University Soudan du Sud (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Cambridge Centre for AI in Medicine pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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The Alan Turing Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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LMU Munich pays non établi dans la noticeInstitution
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Munich Center for Machine Learning (MCML) pays non établi dans la noticeInstitution
LMU Klinikum, Ludwig-Maximilians-Universität München et Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics — University of Cambridge, avec 6 autres affiliations. Pays d’affiliation : Soudan du Sud.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.