The Heath Gym Synthetic HIV Dataset

###===###<br> IMPORTANT NOTE:<br> Dear viewers, please consider Version 2.0 of our synthetic ART for HIV dataset. Kuo, Nicholas (2023). The Health Gym v2.0 Synthetic Antiretroviral Therapy (ART) for HIV Dataset. figshare. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22827878.v1 The latest version is much more realistic than this current version, <br> especially regarding class imbalanceness and utility for training RL algorithms.<br> Interested viewers may also refer to our preprint for further details. Kuo, Nicholas I., Louisa Jorm, and Sebastiano Barbieri. "Generating Synthetic Clinical Data that Capture Class Imbalanced Distributions with Generative Adversarial Networks: Example using Antiretroviral Therapy for HIV." arXiv preprint arXiv:2208.08655 (2022). <br> ###===###<br> This dataset was generated using the Health Gym generative adversarial network (GAN).<br> <br> The dataset contains viral loads, CD4 counts, and drug regimen information for 8,916 patients with HIV. The dataset is stored in CSV format.<br> <br> Please consult our archived paper for more details:<br> Kuo et al. (2022).<br> The Health Gym: Synthetic Health-Related Datasets for the Development of Reinforcement Learning Algorithms. <em>arXiv preprint arXiv:2203.06369</em>. <br> <br> ###===###<br> 1) Refer to page 3 for the full description of the dataset.<br> 2) Refer to page 13 for the descriptive statistics.<br> 3) Refer to pages 25-28 for the quality assessment.<br> 4) Refer to page 9 for the patient re-identification risk.<br> 5) Refer to pages 4, 5, and 14 on our novel generative adversarial network for generting this synthetic dataset.<br> 6) Also refer to our website: www.healthgym.ai for an overview of the project.<br> <br> ###===###<br> Edited: 12th-July-2023 <br> Date of 2-edits ago: 24th-May-2022

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重要提示：
尊敬的各位同仁，请参阅本团队的HIV合成抗逆转录病毒疗法（Antiretroviral Therapy，ART）数据集2.0版本。该数据集的引用信息为：Kuo, Nicholas（2023），《Health Gym v2.0 合成HIV抗逆转录病毒疗法数据集》，figshare数据集平台，DOI：10.6084/m9.figshare.22827878.v1。相较于当前版本，最新版数据集在数据真实性、类别不平衡性处理以及适配强化学习（Reinforcement Learning，RL）算法训练的实用性方面均有显著提升。如需了解更多细节，可参阅本团队的预印本论文：Kuo, Nicholas I.、Louisa Jorm与Sebastiano Barbieri，《基于生成对抗网络生成具备类别不平衡分布的合成临床数据：以HIV抗逆转录病毒疗法为例》，arXiv预印本，arXiv:2208.08655（2022）。
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本数据集依托Health Gym生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）生成。
该数据集涵盖8916名HIV感染者的病毒载量、CD4细胞计数以及用药方案信息，以CSV格式存储。
如需了解更多细节，请参阅本团队的存档论文：Kuo等人（2022），《Health Gym：面向强化学习算法开发的合成健康相关数据集》，arXiv预印本，arXiv:2203.06369。
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1） 数据集完整说明请参阅第3页。
2） 描述性统计信息请参阅第13页。
3） 数据集质量评估内容请参阅第25至28页。
4） 患者重识别风险相关说明请参阅第9页。
5） 本合成数据集所依托的新型生成对抗网络细节，请参阅第4、5及14页。
6） 如需了解项目整体概况，可访问本团队官网：www.healthgym.ai。
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编辑时间：2023年7月12日；上两次编辑的时间：2022年5月24日