合成药物生成与验证数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：合成药物,生成对抗网络,临床验证,医疗设备,技术就绪水平,框架开发,数据集
数据概述：
本数据集包含了通过生成对抗网络（GAN）、条件生成对抗网络（CGAN）和 Wasserstein 生成对抗网络（WGAN）生成的合成药物数据，这些数据经过了50,000个周期的训练，旨在模拟真实药物数据的特征。数据集中的Generator和Discriminator损失图表展示了不同GAN模型的表现，其中WGAN模型生成的数据与真实数据更为接近，其损失值较低，且Discriminator难以区分真假数据。数据集还涵盖了医疗设备开发过程中的技术就绪水平（TRLs）和拟议的医疗设备就绪水平（MDRLs）框架，包括安全、临床有效性、可用性、舒适性和情感反应等五个退出标准，反映了用户在操作医疗设备时的不同需求。
数据用途概述：
该数据集适用于数字健康应用开发、医疗设备临床验证、技术就绪水平评估等场景。研究人员可以利用此数据进行生成对抗网络的性能比较和优化，开发人员可以借助数据模拟真实临床环境，验证医疗设备的有效性和安全性，同时政策制定者可以参考MDRLs框架制定更加科学合理的医疗设备发展计划。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解医疗设备开发过程中的关键技术和评估标准。
