Pembuatan keputusan berasaskan data adalah mantera untuk kejayaan dan kecemerlangan perusahaan hari ini. Daripada fintech dan pembuatan kepada runcit dan rantaian bekalan, setiap industri menunggang gelombang data besar dan mencapai keputusan berdasarkan statistik dengan model dan algoritma analitik termajunya. Dalam ruang penjagaan kesihatan, ini menjadi lebih bermanfaat dan menyelamatkan nyawa, berfungsi sebagai asas inovasi dan kemajuan saintifik.
Dengan skop yang begitu besar juga datang cabaran. Memandangkan permintaan untuk data penjagaan kesihatan meningkat untuk tujuan yang pelbagai, kemungkinan pelanggaran data dan penyalahgunaan maklumat sensitif juga semakin meningkat. A Laporan 2023 mendedahkan bahawa lebih 133 juta rekod perubatan dan data telah dicuri, menetapkan rekod baharu bagi pelanggaran data dalam penjagaan kesihatan.
Pelepasan peraturan HIPAA adalah langkah yang meyakinkan dalam mengoptimumkan privasi data penjagaan kesihatan, yang secara bersendirian dan ketara mengurangkan pelanggaran data sebanyak 48%. Laporan juga mendedahkan bahawa 61% daripada semua pelanggaran data menunjukkan kecuaian daripada pekerja dan profesional dalam ruang ini.
Untuk terus membendung serangan sedemikian dan pendedahan besar-besaran terhadap kelemahan tiba data pesakit sintetik. Seperti yang mereka katakan, "Masalah moden memerlukan penyelesaian moden," bermulanya penjagaan kesihatan data sintetik membolehkan profesional penjagaan kesihatan mengukuhkan data pesakit dan menggunakan model AI untuk membantu mereka menjana data baharu.
Dalam artikel ini, kita akan menyelami lebih dalam untuk memahami apa penjanaan data sintetik adalah semua tentang dan pelbagai aspeknya.
Data Pesakit Sintetik: Apakah Itu?
Sintesis ialah proses mencipta sesuatu yang baharu dengan menggabungkan elemen sedia ada. Dalam konteks yang sama, data pesakit sintetik merujuk kepada data yang dijana secara buatan daripada data pesakit sebenar yang sedia ada.
Dalam proses ini, model statistik dan algoritma mengkaji volum jisim data pesakit, memerhati corak dan ciri, dan menjana set data yang meniru data sebenar. Beberapa teknik biasa digunakan dalam menjana data pesakit buatan termasuk:
- Rangkaian Musuh Generatif (GNN)
- Model statistik
- Kaedah anonimasi data dan banyak lagi
Data sintetik ialah teknik yang sangat baik dan kedap udara untuk mengatasi kebimbangan privasi yang berkaitan dengan peluang mendedahkan maklumat pesakit yang boleh dikenal pasti semula. Untuk memahami faedah data sedemikian, mari lihat beberapa kes penggunaan yang paling menonjol.
Kes Penggunaan Data Sintetik
R&D Ubat Dan Ubat Baharu
Penjanaan data percubaan klinikal adalah bijak dan organisasi sering menyembunyikan maklumat kritikal. Walau bagaimanapun, untuk tujuan penyelidikan dan pembangunan, kesalingoperasian data adalah kunci untuk membolehkan penemuan. Penjanaan data sintetik boleh membantu penyelidik menggunakan ini untuk menyembunyikan maklumat penting yang boleh dikesan semula dan data de-silo untuk mengkaji secara kolaboratif tindak balas dadah dan musuh, formulasi, hasil korelasi dan banyak lagi.
Pematuhan Privasi & Kawal Selia
Walaupun terdapat perbualan mengenai keperluan untuk sistem EHR berasaskan awan terpusat, terdapat juga cabaran kawal selia yang mengelilingi kebimbangan privasi dan keselamatan. Walaupun kesalingoperasian data tidak dapat dielakkan, pihak berkepentingan merentas spektrum penjagaan kesihatan perlu sangat berwaspada tentang perkongsian data pesakit. Data sintetik boleh membantu menyembunyikan aspek sensitif sambil mengekalkan titik sentuh utama dan berfungsi sebagai set data perwakilan yang ideal.
Mitigasi Berat sebelah Dalam Penjagaan Kesihatan
Dalam penjagaan kesihatan, pengenalan berat sebelah adalah semula jadi dan tidak dapat dielakkan. Contohnya, jika terdapat penularan wabak di lokasi geografi yang menjejaskan lelaki berumur antara 35 dan 50 tahun, berat sebelah diperkenalkan secara lalai untuk persona khusus ini. Walaupun wanita dan kanak-kanak masih terdedah kepada pelarian ini, penyelidik memerlukan asas objektif untuk mengesahkan penemuan mereka. Data sintetik boleh membantu dalam menghapuskan berat sebelah dan menyampaikan perwakilan yang seimbang.
Set Data Latihan Penjagaan Kesihatan Berskala
Disebabkan oleh peraturan seperti GDPR, HIPAA dan banyak lagi, ketersediaan set data untuk melatih model pembelajaran mesin asli penjagaan kesihatan lanjutan kekal menjimatkan. Sistem Kecerdasan Buatan (AI) dan model pembelajaran mesin memerlukan jumlah data latihan yang banyak untuk menjadi lebih baik secara konsisten dalam menyampaikan hasil yang tepat.
Penjanaan data sintetik adalah rahmat dalam ruang ini, membolehkan organisasi menjana data buatan yang disesuaikan dengan keperluan volum, spesifikasi dan hasil mereka dan pada masa yang sama menggalakkan penggunaan data sintetik beretika.
Kekurangan & Kelemahan Data Penjagaan Kesihatan Sintetik
Hakikat bahawa terdapat sistem dan modul untuk menjana data pesakit dan penjagaan kesihatan secara buatan daripada set data sedia ada adalah meyakinkan. Walau bagaimanapun, teknik ini bukan tanpa bahagian yang saksama kekurangannya. Mari kita fahami apa itu.
Tidak ada amalan standard - atau teknik standardisasi - untuk menjana, berkongsi dan menilai data sintetik. Ini menyukarkan kerjasama dan kesalingoperasian.
Di hujung spektrum, terdapat sistem yang sama berkuasa dan canggih untuk jurutera terbalik data sintetik dan mendedahkan data pesakit sebenar.
Tidak ada kesederhanaan atau semak disediakan untuk memastikan penggunaan data sintetik yang beretika.
Walaupun merupakan proses autonomi, perlu ada a manusia dalam gelung untuk memastikan elemen kritikal yang diperlukan untuk tugasan atau penyelidikan ditangkap oleh model. Sebagai contoh, jika model menggantikan sinus dengan migrain dalam lajur keadaan kritikal, keseluruhan proses penyelidikan berpaling ke arah baharu.
Shaip Dan Peranannya Dalam Mendemokrasikan Data Latihan Penjagaan Kesihatan
Di Shaip, kami bukan sahaja menghormati keajaiban data penjagaan kesihatan sintetik tetapi sentiasa berwaspada terhadap kesesakan dan hasil yang tidak diingini juga. Itulah sebabnya proses penjanaan data penjagaan kesihatan sintetik kami mengambil prosedur yang sistematik dan ketat untuk memastikan set data latihan berskala dan boleh dipercayai.
Protokol manusia-dalam-gelung kami dan campur tangan jaminan kualiti memastikan set data sintetik berkualiti untuk keperluan projek anda. Nilai teras data sintetik terletak pada memupuk kemajuan saintifik bukan dengan mengorbankan privasi individu. Visi kami sejajar dengan falsafah ini dan prosedur kami untuk menyampaikannya.
