缺乏足够大的开放医疗数据库是AI驱动的医疗保健中最大的挑战之一。使用生成对抗网络（GAN）创建的合成数据似乎是减轻隐私政策问题的好解决方案。另一种类型的治疗是在多个医疗机构之间进行分散方案，而无需交换本地数据样本。在本文中，我们探讨了集中式和分散的设置中的无条件和有条件的gan。集中式设置模仿了对大型但高度不平衡的皮肤病变数据集的研究，而分散的人则通过三个机构模拟了更现实的医院情况。我们评估了模型的性能，从忠诚度，多样性，训练速度和对生成合成数据进行培训的分类器的预测能力。此外，我们通过探索潜在空间和嵌入投影的解释性。计算出的真实图像及其在潜在空间中的投影之间的距离证明了训练有素的gan的真实性和概括，这是此类应用程序中的主要关注点之一。用于进行研究的开源代码可在\ url {https://github.com/aidse/stylegan2-ada-pytorch}上公开获得。
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