Podejmowanie decyzji w oparciu o dane to dziś mantra sukcesu i doskonałości przedsiębiorstw. Od technologii fintech i produkcji po handel detaliczny i łańcuch dostaw – każda branża wykorzystuje falę dużych zbiorów danych i podejmuje decyzje w oparciu o statystyki dzięki zaawansowanym modelom analitycznym i algorytmom. W obszarze opieki zdrowotnej staje się to jeszcze bardziej satysfakcjonujące i ratujące życie, stanowiąc podstawę innowacji i postępu naukowego.
Przy tak ogromnym zakresie pojawiają się także wyzwania. Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na dane dotyczące opieki zdrowotnej do różnych celów, rośnie również ryzyko naruszenia bezpieczeństwa danych i niewłaściwego wykorzystania informacji wrażliwych. A Raport z 2023 r. ujawnia że skradziono ponad 133 miliony dokumentacji medycznej i danych, ustanawiając nowy rekord w zakresie naruszeń danych w opiece zdrowotnej.
Uchwalenie rozporządzenia HIPAA było uspokajającym krokiem w kierunku optymalizacji prywatność danych dotyczących opieki zdrowotnej, które w pojedynkę i znacząco redukcja naruszeń danych o 48%. Z raportów wynika również, że 61% wszystkich naruszeń danych wskazuje na zaniedbania ze strony pracowników i specjalistów w tej dziedzinie.
Aby jeszcze bardziej ograniczyć takie ataki, pojawia się masowe ujawnianie luk syntetyczne dane pacjenta. Jak mówią: „Współczesne problemy wymagają nowoczesnych rozwiązań”, początek dane syntetyczne, opieka zdrowotna umożliwia pracownikom służby zdrowia wzmacnianie danych pacjentów i korzystanie z modeli sztucznej inteligencji, aby pomóc im w generowaniu świeżych danych.
W tym artykule zagłębimy się w zrozumienie tego, co generowanie danych syntetycznych chodzi o i jego niezliczone aspekty.
Syntetyczne dane pacjenta: co to jest?
Synteza to proces tworzenia czegoś nowego poprzez połączenie istniejących elementów. W tym samym kontekście syntetyczne dane pacjenta odnoszą się do sztucznie wygenerowanych danych na podstawie już istniejących rzeczywistych danych pacjenta.
W tym procesie modele statystyczne i algorytmy badają masowe ilości danych pacjentów, obserwują wzorce i cechy charakterystyczne oraz generują zbiory danych emulujące dane rzeczywiste. Niektóre z typowych technik stosowanych przy generowaniu sztucznych danych pacjentów obejmują:
- Generacyjne sieci przeciwstawne (GNN)
- Modele statystyczne
- Metody anonimizacji danych i nie tylko
Dane syntetyczne to doskonała i szczelna technika pozwalająca pominąć obawy dotyczące prywatności związane z ryzykiem ujawnienia informacji o pacjencie umożliwiających ponowną identyfikację. Aby zrozumieć korzyści płynące z takich danych, przyjrzyjmy się niektórym z najbardziej znanych przypadków użycia.
Przypadki użycia danych syntetycznych
Badania i rozwój nowych leków i leków
Generowanie danych z badań klinicznych jest dyskretny, a organizacje często ukrywają najważniejsze informacje. Jednak do celów badawczo-rozwojowych interoperacyjność danych jest kluczem do umożliwienia przełomów. Generowanie syntetycznych danych może pomóc naukowcom wykorzystać je do ukrycia istotnych elementów możliwych do prześledzenia informacji oraz danych pochodzących z desilosu w celu wspólnego badania reakcji na leki i przeciwników, receptur, wyników korelacji i nie tylko.
Prywatność i zgodność z przepisami
Choć toczą się dyskusje na temat potrzeby stosowania scentralizowanych systemów EHR opartych na chmurze, istnieją również wyzwania regulacyjne dotyczące kwestii prywatności i bezpieczeństwa. Chociaż interoperacyjność danych jest nieunikniona, zainteresowane strony z całego spektrum opieki zdrowotnej muszą zachować szczególną czujność, jeśli chodzi o udostępnianie danych pacjentów. Dane syntetyczne mogą pomóc ukryć wrażliwe aspekty, zachowując jednocześnie kluczowe punkty styku i służąc jako idealne reprezentatywne zbiory danych.
Łagodzenie uprzedzeń w opiece zdrowotnej
W opiece zdrowotnej wprowadzenie uprzedzeń jest wrodzone i nieuniknione. Na przykład, jeśli w danej lokalizacji geograficznej wybuchnie epidemia dotykająca mężczyzn w wieku od 35 do 50 lat, domyślnie wprowadzane jest uprzedzenie dla tej konkretnej osoby. Chociaż kobiety i dzieci są nadal narażone na tę eksplozję, badacze potrzebują obiektywnej podstawy, aby uzasadnić swoje ustalenia. Dane syntetyczne mogą pomóc w wyeliminowaniu stronniczości i zapewnieniu zrównoważonych reprezentacji.
Skalowalne zbiory danych dotyczące szkoleń w zakresie opieki zdrowotnej
Ze względu na regulacje takie jak RODO, HIPAA i inne, dostępność zbiorów danych do szkolenia zaawansowanych modeli uczenia maszynowego natywnych dla sektora opieki zdrowotnej pozostaje ograniczona. Systemy sztucznej inteligencji (AI) i modele uczenia maszynowego wymagają ogromnych ilości danych szkoleniowych, aby stale zapewniać lepsze i dokładne wyniki.
Generowanie danych syntetycznych to błogosławieństwo w tej przestrzeni, umożliwiające organizacjom generowanie sztucznych danych dostosowanych do ich wymagań dotyczących ilości, specyfikacji i wyników, a jednocześnie zachęcające etyczne wykorzystanie danych syntetycznych.
Niedociągnięcia i pułapki syntetycznych danych dotyczących opieki zdrowotnej
Pocieszający jest fakt, że istnieją systemy i moduły umożliwiające sztuczne generowanie danych o pacjentach i opiece zdrowotnej na podstawie istniejących zbiorów danych. Jednak technika ta nie jest pozbawiona pewnych wad. Rozumiemy, czym one są.
Nie ma standardowa praktyka lub techniki standaryzacji - generowanie, udostępnianie i ocena danych syntetycznych. Utrudnia to współpracę i interoperacyjność.
Na drugim końcu spektrum istnieją równie potężne i wyrafinowane systemy inżynier wsteczny syntetyczne dane i ujawniać prawdziwe dane pacjentów.
Nie ma moderacja lub kontrola w celu zapewnienia etycznego wykorzystania danych syntetycznych.
Pomimo tego, że jest to proces autonomiczny, musi istnieć: człowiek w pętli aby zapewnić uwzględnienie w modelu kluczowych elementów wymaganych do wykonania zadania lub badań. Na przykład, jeśli model zastąpi zatokę migreną w kolumnie stanu krytycznego, cały proces badawczy zmierza w nowym kierunku.
Shaip i jego rola w demokratyzacji danych dotyczących szkoleń w zakresie opieki zdrowotnej
W Shaip nie tylko czcimy cud syntetyczne dane dotyczące opieki zdrowotnej ale bądź czujny na wąskie gardła i niezamierzone skutki. Dlatego nasz proces generowania syntetycznych danych dotyczących opieki zdrowotnej wymaga systematycznej i rygorystycznej procedury, aby zapewnić skalowalne i niezawodne zbiory danych szkoleniowych.
Nasze protokoły typu „człowiek w pętli” i interwencje w zakresie zapewniania jakości dodatkowo zapewniają wysoką jakość syntetycznych zbiorów danych potrzeby Twojego projektu. Podstawowa wartość danych syntetycznych polega na wspieraniu postępu naukowego, a nie kosztem prywatności jednostki. Nasza wizja jest zgodna z tą filozofią i naszymi procedurami jej realizacji.
