Date sintetice în asistența medicală: definiție, beneficii și provocări

Date sintetice în asistența medicală se referă la date generate artificial care simulează datele reale despre sănătatea pacientului. Acest tip de date este creat folosind algoritmi și modele statistice. Este conceput pentru a reflecta tiparele și caracteristicile complexe ale datelor reale de asistență medicală. Cu toate acestea, nu corespunde niciunei persoane reale, protejând astfel intimitatea pacientului.

Crearea datelor sintetice implică analiza seturilor de date reale ale pacienților pentru a înțelege proprietățile statistice ale acestora. Apoi, folosind aceste informații, sunt generate noi puncte de date. Acestea imită comportamentul statistic al datelor originale, dar nu reproduc informațiile specifice ale niciunui individ.

Datele sintetice devin din ce în ce mai importante în domeniul sănătății. Ea echilibrează valorificarea puterii datelor mari și respectarea confidențialității pacientului.

Starea actuală a datelor în domeniul sănătății

Asistența medicală se confruntă în mod continuu cu echilibrarea beneficiilor datelor cu preocupările legate de confidențialitatea pacienților. Obținerea datelor de asistență medicală în scopuri comerciale sau academice este deosebit de dificilă și costisitoare.

De exemplu, obținerea aprobării pentru utilizarea datelor sistemului de sănătate poate dura până la doi ani. Accesarea datelor la nivel de pacient implică adesea costuri de sute de mii, dacă nu chiar mai mult, în funcție de amploarea proiectului. Aceste obstacole împiedică în mod semnificativ progresul în domeniu.

Sectorul asistenței medicale se află în stadiile incipiente ale sofisticarii și aplicării datelor. Mai mulți factori, inclusiv preocupările legate de confidențialitate, absența formatelor standardizate de date și existența unor silozuri de date, au împiedicat inovarea și progresul. Cu toate acestea, acest scenariu se schimbă rapid, în special odată cu creșterea tehnologiilor AI generative.

În ciuda acestor obstacole, utilizarea datelor în domeniul sănătății este în creștere. Platforme precum Snowflake și AWS sunt într-o cursă pentru a oferi instrumente care să valorifice potențialul acestor date. Creșterea cloud computing-ului facilitează o analiză mai avansată a datelor și accelerează dezvoltarea produselor.

În acest context, datele sintetice apar ca o soluție promițătoare la provocările legate de accesibilitatea datelor în domeniul sănătății.

Cum sunt utilizate datele sintetice în domeniul sănătății?

Datele sintetice reprezintă revoluția actuală în domeniul sănătății, permițând organizațiilor să inoveze, respectând în același timp limitele stabilite de siguranță și confidențialitate. Deoarece seamănă cu datele din lumea reală, seturile de date sintetice le permit cercetătorilor, clinicienilor și dezvoltatorilor să promoveze inovații fără a fi împiedicate de confidențialitatea pacientului.

Iată doar câteva cazuri simple din lumea reală a modului în care datele sintetice transformă asistența medicală:

1. Testarea noilor tratamente fără a risca confidențialitatea

Imaginați-vă o echipă de cercetători care dezvoltă un tratament pentru diabet. În loc să acceseze înregistrările confidențiale ale pacienților, aceștia folosesc date sintetice care imită trăsăturile pacienților reali, cum ar fi vârsta, nivelul zahărului din sânge și istoricul medical. Ei ajung să dezvolte ipoteze și să le perfecționeze în protocoale cu privire la modul de adaptare a tratamentelor, păstrând în același timp confidențialitatea pacientului.

2. Antrenarea AI pentru diagnostice mai rapide

Gândiți-vă la un instrument de învățare automat conceput pentru a detecta cancerul pulmonar din raze X. Imaginile medicale sintetice ar putea include multe scenarii - aranjarea formelor, dimensiunilor și locațiilor tumorii în orice mod distractiv ar putea ajuta mașina să învețe cu precizie în identificarea unui caz cu recidivă mercurială a cancerului. Acest lucru facilitează diagnosticul în timp ce eludează în totalitate preocupările etice legate de utilizarea scanărilor reale ale pacienților.

3. Practicarea interventiilor chirurgicale in realitate virtuala

Mulți studenți la medicină au nevoie de practică reală înainte de a putea trata pacienți reali. Datele sintetice creează o transpunere completă interactivă în care un pacient virtual bazat pe date este simulat cu istorice și condiții medicale variate, permițând astfel studenților să experimenteze intervenții chirurgicale sau proceduri de diagnosticare în mod repetat și foarte sigur.

4. Permiterea Planificării Sănătății Publice

Simularea evoluției bolilor precum COVID-19 sau gripa cu date sintetice este importantă pentru a le permite cercetătorilor din epicentru să modeleze răspândirea epidemică a unui virus prin zonele urbane față de zonele rurale, în timp ce estimează și testează strategiile de vaccinare, eludând astfel ignoranța datelor sensibile ale populației.

5. Testarea dispozitivelor medicale în siguranță

Luați în considerare o companie care dezvoltă un nou dispozitiv portabil pentru a monitoriza ritmul cardiac. Seturile de date sintetice care imită o varietate de cardiopatii permit firmelor să-și testeze dispozitivele în mai multe scenarii înainte de a intra în economie.

Cum ar trebui să fie create date sintetice pentru asistența medicală

Crearea de date sintetice în domeniul sănătății este într-adevăr un proces îndelungat care trasează o linie fină între expertiza tehnică și o înțelegere solidă a sistemelor de sănătate. Pentru a simplifica conceptele, acesta este, în general, modul în care poate fi interpretată crearea de date sintetice în mediile de asistență medicală.

1. Înțelegeți datele reale

Organizațiile din domeniul sănătății examinează datele reale ale pacienților, începând cu înregistrările spitalului, rezultatele de laborator sau detaliile studiilor clinice. De exemplu, un spital ar putea analiza demografia pacientului, istoricul tratamentului și rezultatele pentru a obține o perspectivă asupra tendințelor sau modelelor de bază.

2. Oprirea expunerii datelor pacientului prin eliminarea PII

După aceea, din motive de confidențialitate, setul de date nu mai conține informații de identificare personală (PII) - nume, adrese sau numere de securitate socială. Puteți lega acest lucru cu procesul de anonimizare a unor note medicale, care, dacă sunt tipărite acum, nu vor fi urmărite la o persoană.

3. Identificarea modelelor cheie

Un om de știință de date se toarnă peste un set de date curățat și descoperă tiparele și interrelațiile care constituie încă un alt element de construcție major pentru cercetarea de succes. De exemplu, ar putea descoperi că anumite medicamente sunt utilizate în mod obișnuit de adulții în vârstă cu diabet sau că anumite grupuri de vârstă tind să prezinte anumite simptome.

4. Construirea modelelor folosind modelele

Odată ce aceste modele au fost determinate, insight-urile permit construirea de modele matematice care emulează asocierile statistice găsite în datele reale. De exemplu, dacă 30% dintre pacienții din setul de date au hipertensiune arterială, putem ghici că datele sintetice vor reflecta aproximativ aceste condiții în proporții similare.

6. Validarea datelor sintetice

Apoi setul de date sintetice este comparat cu datele originale, astfel încât să păstreze aceleași statistici care definesc proprietățile și relațiile. De exemplu, dacă există o corelație dependentă între obezitate și boli de inimă în setul de date original, aceeași ar trebui să existe și pentru acest set de date sintetice.

7. Testare de utilizare în lumea reală

În cele din urmă, datele sintetice sunt scoase pentru testare în diferite scenarii pentru a afirma că pot fi utilizate în scopurile propuse atunci. Acestea includ utilizarea acestuia pentru a le permite cercetătorilor să antreneze un model AI pentru diagnosticarea bolilor sau simularea variațiilor resurselor operaționale în departamentul de urgență asociat cu sezonul gripei.

Cum se validează datele sintetice pentru asistența medicală

Factorii de decizie din organizații trebuie să verifice validitatea datelor sintetice înainte de aplicarea acestora în asistența medicală. Această paradigmă se aplică tuturor datelor utilizate în cadrul protocoalelor de confidențialitate. Următoarele sunt modalități de a evalua validitatea datelor sintetice:

• Comparație cu datele reale: Datele sintetice sunt comparate cu datele reale pentru a confirma că tendințele majore pe care le definește, de exemplu, relația dintre vârstă și boală, sunt reflectate corect. De exemplu, dacă 20% dintre pacienții reali au diabet, atunci o proporție similară ar trebui să se manifeste la pacienții sintetici.
• Efectuarea testelor statistice: Testele statistice ne permit să testăm dacă datele sintetice sunt în concordanță cu originalele în ceea ce privește distribuțiile și corelația, confirmând astfel că sunt rezonabile și demne de încredere pentru analiză.
• Validare pe sarcini reale: Sarcinile din lumea reală, cum ar fi exercițiul de antrenament pe modele AI, ar fi utilizate pentru a compara dacă rezultatele obținute din antrenamentul datelor sintetice ar produce, de asemenea, un rezultat similar antrenamentului pe date reale.
• Evaluare de experți: Seturile de date sintetice sunt revizuite pentru atribute autentice de către clinicieni și experți în domeniul sănătății, cum ar fi istoriile standard și tratamentele care trebuie îndeplinite de un studiu de cercetare realist.
• Controale de confidențialitate în loc: Această evaluare se va asigura că datele sintetice nu pot fi urmărite până la pacienții reali și va păstra intactă confidențialitatea pacienților reali evitând în același timp pierderea gradului de utilizare a setului de date.

Potențialul datelor sintetice în domeniul sănătății și al produselor farmaceutice

Integrarea datelor sintetice în asistența medicală și în produsele farmaceutice deschide o lume de posibilități. Această abordare inovatoare remodelează diverse aspecte ale industriei. Capacitatea datelor sintetice de a oglindi seturi de date din lumea reală, menținând în același timp confidențialitatea, revoluționează mai multe sectoare.

1. Îmbunătățiți accesibilitatea datelor, menținând confidențialitatea

   Unul dintre cele mai importante obstacole în domeniul sănătății și farma este accesul la date vaste, respectând în același timp legile privind confidențialitatea. Datele sintetice oferă o soluție inovatoare. Oferă seturi de date care păstrează caracteristicile statistice ale datelor reale fără a expune informații private. Acest progres permite cercetarea și instruirea mai extinsă a modelelor de învățare automată. Promovează progresele în tratamentul și dezvoltarea medicamentelor.

2. O mai bună îngrijire a pacientului prin intermediul analizei predictive

   Datele sintetice pot îmbunătăți considerabil îngrijirea pacientului. Modelele de învățare automată instruite pe date sintetice ajută profesioniștii din domeniul sănătății să prezică răspunsurile pacienților la tratamente. Acest progres duce la strategii de îngrijire mai personalizate și mai eficiente. Medicina de precizie devine mai realizabilă pentru a spori eficacitatea tratamentului și rezultatele pacientului.

3. Raționalizați costurile cu utilizarea avansată a datelor

   Aplicarea datelor sintetice în domeniul sănătății și al produselor farmaceutice duce, de asemenea, la reduceri semnificative ale costurilor. Minimizează riscurile și costurile asociate cu încălcarea datelor. În plus, capacitățile de predicție îmbunătățite ale modelelor de învățare automată ajută la optimizarea resurselor. Această eficiență se traduce în costuri reduse de asistență medicală și operațiuni mai raționalizate.

4. Testare și validare

   Datele sintetice permit testarea sigură și practică a noilor tehnologii, inclusiv a sistemelor electronice de evidență medicală și a instrumentelor de diagnosticare. Furnizorii de servicii medicale pot evalua riguros inovațiile folosind date sintetice fără a risca confidențialitatea pacientului sau securitatea datelor. Acesta asigură că noile soluții sunt eficiente și fiabile înainte de a fi implementate în scenarii din lumea reală.

5. Promovați inovațiile de colaborare în domeniul sănătății

   Datele sintetice deschid noi porți pentru colaborare în domeniul sănătății și al cercetării farmaceutice. Organizațiile pot partaja seturi de date sintetice cu partenerii. Permite studii comune fără a compromite confidențialitatea pacientului. Această abordare deschide calea pentru parteneriate inovatoare. Aceste colaborări accelerează descoperirile medicale și creează un mediu de cercetare mai dinamic.

Provocări cu datele sintetice

Deși datele sintetice au un potențial imens, au și provocări pe care trebuie să le abordați.