# Génération de données de santé synthétiques : état de l'art en vue de la classification des mécanismes des traumatismes

Ariel Guerra-Adames, Océane Dorémus, Marta Avalos, Vianney Jouhet, Emmanuel Lagarde, Cédric Gil-Jardiné

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Ariel Guerra-Adames, Océane Dorémus, Marta Avalos, Vianney Jouhet, Emmanuel Lagarde, et al. Génération de données de santé synthétiques : état de l'art en vue de la classification des mécanismes des traumatismes. RJCIA 2025 - Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle - Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA), AFIA - LIB - Université Bourgogne Europe, Jun 2025, Dijon, France. hal-05334934

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# Génération de données de santé synthétiques : état de l'art en vue de la classification des mécanismes des traumatismes

Ariel Guerra-Adames¹,²,†, Océane Dorémus¹,†, Marta Avalos-Fernandez²,
Vianney Jouhet¹,³, Emmanuel Lagarde¹, Cédric Gil-Jardiné¹,³

¹ Équipe AHeaD, Université de Bordeaux, INSERM, BPH, U1219, F-33000 Bordeaux, France

² Équipe SISTM, Université de Bordeaux, INSERM, INRIA, BPH, U1219, F-33000 Bordeaux, France

³ CHU de Bordeaux, INSERM, U1219, F-33000 Bordeaux, France

## Résumé

Face aux impératifs de confidentialité et aux exigences de reproductibilité, la recherche sur l'IA en santé se tourne vers la conception de bases de données médicales synthétiques. Cet article présente un bref aperçu des méthodes d'IA pour générer des données tabulaires et textuelles synthétiques, en mettant l'accent sur leur application à la classification automatique des mécanismes des traumatismes.

## Mots-clés

Données médicales synthétiques, GAN, VAE, DDPM, LLM

## Abstract

Faced with the importance of confidentiality and reproducibility, research on healthcare AI is turning towards the conception of synthetic medical databases. This article presents a brief overview of AI methods for generating synthetic tabular and textual data, focusing their application to the automatic classification of trauma mechanisms.

## Keywords

Synthetic medical data, GAN, VAE, DDPM, LLM

## 1 Introduction

La recherche en apprentissage automatique pour la santé fait face à un défi majeur de reproductibilité, concept qui renvoie à la capacité d'obtenir systématiquement les mêmes résultats que ceux rapportés initialement lorsqu'on dispose des données et du code d'origine. McDermott et al. [10] introduisent à cet égard la notion de « reproductibilité sans friction », définie comme la possibilité de reproduire aisément les résultats grâce à un partage transparent des données, à la disponibilité d'un code facilement ré-exécutable, ainsi qu'à une évaluation rigoureuse par des benchmarks standardisés. Pourtant, dans leur revue portant sur plus de 500 études, les auteurs constatent que de nombreuses recherches ne satisfont pas ces critères, notamment en raison de l'impossibilité de partager les données du fait de leur nature sensible.

Cette problématique est exacerbée par l'hétérogénéité des systèmes de collecte de données dans les établissements de

santé, combinée à des biais introduits par des pratiques locales. Par exemple, les écarts dans la manière dont les dosiers médicaux sont structurés ou codés entre institutions peuvent entraîner des difficultés à reproduire les résultats obtenus dans une région ou un contexte spécifique [15]. Ce défi est particulièrement notable dans des tâches de classification appliquées à des affections médicales, où la sensibilité des données patient et la rareté de certains cas spécifiques peuvent limiter la constitution de jeux de données d'entraînement robustes et diversifiés.

Ces contraintes soulèvent une question fondamentale : La reproductibilité dite sans friction est-elle compatible avec l'apprentissage automatique en santé ? L'utilisation de données synthétiques pourrait permettre d'apporter une réponse à cette question. Ces données artificielles, imitant les propriétés et caractéristiques des données réelles, pourraient offrir une alternative pour surmonter les obstacles liés à la confidentialité et à l'accessibilité, tout en permettant le développement et l'évaluation d'algorithmes d'apprentissage reproductibles. Cependant, cette approche s'élève à son tour deux interrogations principales auxquelles nous nous intéressons dans notre étude : 1) Peut-on générer des données de santé synthétiques de qualité qui respectent le principe de privacité et 2) Comment peut-on évaluer ces deux aspects ? Pour répondre à ces interrogations, nous envisageons de mettre en œuvre et d'évaluer des méthodes de génération de données synthétiques tabulaires et textuelles, dans le but d'entraîner des modèles performants pour la classification des mécanismes de traumatismes. En première étape, nous avons réalisé une revue de la littérature portant sur les méthodologies de génération de données synthétiques adaptées aux données médicales tabulaires et aux textes non structurés, ainsi que sur les approches d'évaluation de leur qualité et du respect de la confidentialité.

## 2 État de l'art

Nous avons consulté les bases bibliographiques Scopus, PubMed et Google Scholar pour des articles mentionnant la génération ou l'évaluation de données médicales synthétiques. Un total de 164 articles répondaient à nos critères. Nous présentons les principales méthodes de génération ainsi que d'évaluation.

<footnote>†. Ces auteurs ont contribué équitablement à l'étude.</footnote>
**Méthodes de génération.** Historiquement, en statistique, la génération de données simulées a été une étape clé pour évaluer et valider des modèles théoriques, en permettant de tester des hypothèses dans des conditions contrôlées. Cette approche repose sur des distributions de probabilité et des modèles paramétriques pour simuler des scénarios appropriés. En revanche, dans le domaine de l'apprentissage automatique, la simulation de données n'a pas été aussi couvrante. L'accent a plutôt été mis sur l'évaluation des algorithmes à partir de jeux de données réels, souvent bien documentés et normalisés, pour tester leur capacité à générer à des situations concrètes [2]. Récemment, la génération de données synthétiques a connu une évolution importante, passant de techniques purement statistiques à des approches d'apprentissage profond [3]. Parmi les approches statistiques, figurent l'échantillonnage aléatoire et la perturbation de données existantes, ou encore les arbres de décision [14] et les réseaux bayésiens [6]. Les autoencodateurs variationnels (VAE) [7] ont étendu l'approche probabiliste en combinant l'inférence bayésienne avec les réseaux de neurones profonds. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) [5] ont introduit, quant à eux, un principe d'opposition entre deux réseaux pour améliorer la qualité des données générées. Cependant, ces derniers sont connus pour leur instabilité [1]. Les modèles de diffusion, plus récents, fonctionnent en ajoutant progressivement du bruit aux données réelles, puis en apprenant à inverser ce processus [8]. Pour les données textuelles, les grands modèles de langage (LLM) offrent des perspectives intéressantes, bien que des approches plus complexes soient nécessaires pour les adapter correctement au domaine médical [9].

**Évaluation des données générées.** L'évaluation des données synthétiques demeure complexe en l'absence de standards établis; toutefois, la littérature identifie plusieurs grandes catégories de métriques permettant d'en apprécier divers aspects. La qualité des données synthétiques s'articule principalement autour de deux axes : la fidélité et l'utilité [3]. La fidélité mesure à quel point les données générées ressemblent aux données originales : par des measures telles que la distance de Wasserstein ou le test de Kolmogorov-Smirnov. L'utilité quant à elle évalue la performance des données synthétiques sur des applications spécifiques notamment en mesurant les performances sur des tâches concrètes, comme par exemple la classification. Au-delà de ces aspects, les métriques de privacité visent à garantir que les données synthétiques ne permettent pas de reconstruire ou d'identifier les individus présents dans le jeu de données original [16]. Enfin, la notion d'équité ou fairness gagne également en importance, cherchant à s'assurer que les données générées ne perpétuent pas ou n'amplifient pas les biais présents dans les données d'origine [13].

**Équilibre entre privacité et utilité.** L'équilibre entre confidentialité et utilité des données synthétiques constitue un défi majeur, leur renforcement mutuel étant souvent antagoniste [12]; d'où la nécessité d'un encadrement rigoureux de leur génération et de leur usage afin d'en assurer la responsabilité et la sécurité.

# 3 Perspectives

Tenant compte des enjeux signalés, nous orientons à présent notre étude vers une application concrète : la classification des mécanismes de traumatismes physiques. Nous proposons une approche hybride séquentielle de génération de données synthétiques tabulaires et textuelles, en vue d'entraîner des modèles pour la classification des mécanismes de traumatisme des dossiers patients des urgences. L'objectif est de recréer fidèlement les distributions de nos données réelles tout en respectant la privacité, mais aussi à enrichir les jeux de données d'entraînement et d'évaluation, notamment pour les mécanismes traumatiques rares, afin d'améliorer la robustesse des futurs modèles de classification. Enfin, à partir de ces données tabulaires synthétiques, nous générerons ensuite des textes cliniques non structurés qui simuleront des anamnèses plausibles.

Cette méthodologie se déroulera en trois phases :

**Phase 1 : Génération de données tabulaires.** Nous entraînerons des modèles génératifs profonds intégrant des garanties de confidentialité différentielle [4], notamment des VAE et des modèles de diffusion. Ces modèles seront entraînés sur une base de données réelle issue du service d'urgences adultes du CHU de Bordeaux site Pellegrin, comprenant plus de 700.000 échantillons collectés entre 2013 et 2024. Chaque échantillon $x \in \mathbb{R}^d$ est constitué de $d = 25$ variables catégorielles et continues, incluant notamment les paramètres vitaux du patient (fréquence cardiaque, pression artérielle, etc), des informations contextuelles sur la visite aux urgences (heure d'arrivée, mode d'admission, etc), ainsi que des données démographiques (âge, sexe, etc). Formellement, nous cherchons à apprendre une distribution synthétique $p_\theta(x)$ approchant la distribution réelle inconnue $p_r(x)$, tout en respectant une contrainte stricte de confidentialité différentielle (Rényi differential privacy) [11]. Une fois entraîné, le modèle permettra d'échantillonner un nouveau jeu de données synthétiques : $X_{\text{synth}} = \{x_i^{\text{synth}}\}_{i=1}^N$, $x_i^{\text{synth}} \sim p_\theta(x)$. Afin d'améliorer l'équilibre des classes, nous générerons volontairement un nombre plus important d'échantillons correspondant aux mécanismes traumatiques rares ou sousreprésentés dans les données réelles initiales. Cette stratégie permettra d'obtenir un jeu de données synthétique équilibré facilitant l'apprentissage efficace des modèles prédictifs.

**Phase 2 : Génération automatique de texte libre.** Les données tabulaires synthétiques $X_{\text{synth}}$ serviront d'entrée à un LLM dans une configuration zero-shot ou few-shot. Concrètement, pour chaque visite patient synthétique représentée par les variables tabulaires $x_i^{\text{synth}}$, le modèle générera une note clinique textuelle réaliste $t_i$ à partir d'une consigne simple du type : « Étant donné les paramètres vitaux et informations suivants ($x_i^{\text{synth}}$), rédigez une anamnèse plausible ». L'ensemble final des données synthétiques ainsi obtenues sera donc composé à la fois des données tabulaires et textuelles : $D_{\text{synth}} = \{(x_i^{\text{synth}}, t_i)\}_{i=1}^N$. Cette phase est essentielle car les descriptions narratives des circonstances du traumatisme (anamnèses) contiennent des informations crucales, souvent non capturées par les seules don-
nées tabulaires, pour une classification précise des méca-
nismes. L'utilisation de LLM pour générer ces textes à par-
tir des données tabulaires synthétiques permet de créer des
ensembles de données bimodales réalistes.

**Phase 3 : Évaluation et Application à la classification des mécanismes traumatiques.** Les données tabulaires synthétiques seront évaluées à l'aide des métriques présentées précédemment. De manière complémentaire, nous solliciterons également des professionnels de santé des urgences qui évalueront qualitativement ("naturel" ou "non naturel") un sous-échantillon aléatoire de ($D_{synth}$), composé conjointement des variables numériques et des notes cliniques associées. Cette phase finale permettra de justifier (ou pas) concrètement l'utilité des données synthétiques pour la tâche de classification envisagée. En entraînant des modèles de classification des mécanismes de traumatismes sur ces données, et en comparant leurs performances suivant le paradigme "Train on Synthetic, Test on Real" (TSTR) versus "Train on Real, Test on Real" (TRTR), nous évalueons si l'approche proposée permet d'obtenir des modèles aussi performants, voire meilleurs, tout en surmontant les contraintes liées à l'utilisation de données réelles sensibles et parfois déséquilibrées.

Références

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