Datagedrewe besluitneming is vandag die mantra vir ondernemingsukses en uitnemendheid. Van fintech en vervaardiging tot kleinhandel- en voorsieningsketting, elke industrie ry die groot datagolf en bereik statistiek-gebaseerde besluitneming met sy gevorderde ontledingsmodelle en algoritmes. In die gesondheidsorgruimte word dit des te meer lonend en lewensreddend, en dien as die basis van innovasie en wetenskaplike vooruitgang.
Met so 'n geweldige omvang kom ook uitdagings. Aangesien die vraag na gesondheidsorgdata vir uiteenlopende doeleindes toeneem, neem die kanse van data-oortredings en misbruik van sensitiewe inligting ook toe. A 2023-verslag onthul dat meer as 133 miljoen mediese rekords en data gesteel is, wat 'n nuwe rekord vir data-oortredings in gesondheidsorg opstel.
Die aanneming van die HIPAA-regulasie was 'n gerusstellende stap in optimalisering gesondheidsorg data privaatheid, wat eiehandig en aansienlik het data-oortredings met 48% verminder. Verslae toon ook dat 61% van alle data-oortredings dui op nalatigheid van werknemers en professionele persone in hierdie ruimte.
Om sulke aanvalle verder te bekamp en massa-blootstelling van kwesbaarhede kom sintetiese pasiëntdata. Soos hulle sê," Moderne probleme vereis moderne oplossings," die aanvang van sintetiese data gesondheidsorg stel gesondheidsorgpersoneel in staat om pasiëntdata te versterk en KI-modelle te gebruik om hulle te help om vars data te genereer.
In hierdie artikel sal ons diep duik om te verstaan wat sintetiese data generering gaan alles oor en sy magdom aspekte.
Sintetiese pasiëntdata: wat is dit?
Sintese is die proses om iets nuuts te skep deur bestaande elemente te kombineer. In dieselfde konteks verwys sintetiese pasiëntdata na kunsmatig gegenereerde data uit reeds bestaande werklike pasiëntdata.
In hierdie proses bestudeer statistiese modelle en algoritmes massavolumes van pasiëntdata, neem patrone en kenmerke waar en genereer datastelle wat werklike data naboots. Sommige van die algemene tegnieke wat gebruik word om kunsmatige pasiëntdata te genereer, sluit in:
- Generatiewe teenstandersnetwerke (GNN'e)
- Statistiese modelle
- Metodes vir anonimisering van data en meer
Sintetiese data is 'n uitstekende en lugdigte tegniek om privaatheidskwessies te ignoreer wat verband hou met die kanse om pasiëntinligting te openbaar wat heridentifiseerbaar is. Om die voordele van sulke data te verstaan, kom ons kyk na sommige van die mees prominente gebruiksgevalle.
Gebruik gevalle van sintetiese data
R&D Van Nuwe Dwelms En Medikasie
Generering van kliniese proefdata is diskreet en organisasies verberg dikwels kritiese inligting. Vir navorsings- en ontwikkelingsdoeleindes is data-interoperabiliteit egter die sleutel om deurbrake moontlik te maak. Die generering van sintetiese data kan navorsers help om dit te gebruik om belangrike stukke herspoorbare inligting en de-silo-data weg te steek om geneesmiddelreaksies en teenstanders, formulerings, korrelasie-uitkomste en meer saam te bestudeer.
Privaatheid en regulatoriese nakoming
Alhoewel daar gesprekke is oor die behoefte aan gesentraliseerde wolkgebaseerde EHR-stelsels, is daar ook regulatoriese uitdagings rondom privaatheid en veiligheidskwessies. Terwyl data-interoperabiliteit onvermydelik is, moet belanghebbendes regoor die gesondheidsorgspektrum uiters waaksaam wees oor die deel van pasiëntdata. Sintetiese data kan help om sensitiewe aspekte te verberg terwyl dit steeds sleutelaanraakpunte behou en as ideale verteenwoordigende datastelle dien.
Vooroordeelversagting in gesondheidsorg
In gesondheidsorg is die bekendstelling van vooroordeel aangebore en onvermydelik. As daar byvoorbeeld 'n epidemiese uitbreek in 'n geografiese ligging is wat mans tussen 35 en 50 jaar raak, word vooroordeel by verstek vir hierdie spesifieke persona ingestel. Terwyl vroue en kinders steeds kwesbaar is vir hierdie uitbraak, het navorsers 'n objektiewe grond nodig om hul bevindinge te staaf. Sintetiese data kan help om vooroordeel uit te skakel en gebalanseerde voorstellings te lewer.
Skaalbare gesondheidsorgopleidingdatastelle
As gevolg van regulasies soos GDPR, HIPAA, en meer, bly die beskikbaarheid van datastelle om gevorderde gesondheidsorg-inheemse masjienleermodelle op te lei spaarsamig. Kunsmatige intelligensie (KI)-stelsels en masjienleermodelle vereis geweldige volumes opleidingsdata om konsekwent beter te word om akkurate resultate te lewer.
Sintetiese data generering is 'n seën in hierdie ruimte, wat organisasies in staat stel om kunsmatige data te genereer wat aangepas is vir hul volume vereistes, spesifikasies en uitkomste en terselfdertyd aan te moedig etiese sintetiese datagebruik.
Tekortkominge en slaggate van sintetiese gesondheidsorgdata
Die feit dat daar stelsels en modules in plek is om pasiënt- en gesondheidsorgdata kunsmatig uit bestaande datastelle te genereer, is gerusstellend. Hierdie tegniek is egter nie sonder sy billike deel van tekortkominge nie. Kom ons verstaan wat hulle is.
Daar is geen standaardpraktyk - of standaardiseringstegnieke - om sintetiese data te genereer, te deel en te evalueer. Dit maak samewerking en interoperabiliteit moeilik.
Aan die verste punt van die spektrum bestaan daar ewe kragtige en gesofistikeerde stelsels om omgekeerde ingenieur sintetiese data en stel werklike pasiëntdata bloot.
Daar is geen moderering of kontrole in plek om die etiese gebruik van sintetiese data te verseker.
Ten spyte daarvan dat dit 'n outonome proses is, moet daar 'n mens in die lus om te verseker dat kritieke elemente wat vir 'n taak of navorsing benodig word, deur 'n model vasgelê word. Byvoorbeeld, as 'n model sinus vervang met migraine in 'n kritieke toestandkolom, draai die hele navorsingsproses na 'n nuwe rigting.
Shaip en sy rol in die demokratisering van gesondheidsorgopleidingsdata
By Shaip vereer ons nie net die wonder van sintetiese gesondheidsorgdata maar bly ook waaksaam vir die knelpunte en onbedoelde uitkomste daarvan. Dit is hoekom ons proses van sintetiese gesondheidsorgdatagenerering 'n sistematiese en streng prosedure neem om skaalbare en betroubare opleidingsdatastelle te verseker.
Ons mens-in-die-lus protokolle en gehalteversekering intervensies verseker verder kwaliteit sintetiese datastelle vir jou projek benodig. Die kernwaarde van sintetiese data lê in die bevordering van wetenskaplike vooruitgang, nie ten koste van 'n individu se privaatheid nie. Ons visie is in lyn met hierdie filosofie en ons prosedures om dit te lewer.