Luarea deciziilor bazate pe date este mantra pentru succesul și excelența întreprinderii astăzi. De la fintech și producție până la retail și lanțul de aprovizionare, fiecare industrie călărește valul mare de date și realizează luarea deciziilor bazate pe statistici cu modelele și algoritmii săi de analiză avansate. În domeniul asistenței medicale, acest lucru devine cu atât mai satisfăcător și salvator de vieți, servind drept piatra de bază a inovației și a progreselor științifice.
Odată cu o asemenea amploare, apar și provocări. Pe măsură ce cererea de date medicale crește în diverse scopuri, au crescut și șansele de încălcare a securității datelor și de utilizare abuzivă a informațiilor sensibile. Un raport din 2023 dezvăluie că peste 133 de milioane de dosare medicale și date au fost furate, stabilind un nou record pentru încălcările de date în domeniul sănătății.
Adoptarea regulamentului HIPAA a fost o mișcare liniștitoare în optimizarea confidențialității datelor din domeniul sănătății , care a redus, de una singură, și semnificativ, încălcările de date cu 48% . Rapoartele arată, de asemenea, că 61% din totalul încălcărilor de date indică neglijență din partea angajaților și profesioniștilor din acest domeniu.
Pentru a limita și mai mult astfel de atacuri și expunerea în masă a vulnerabilităților, apar datele sintetice ale pacienților . După cum se spune, „Problemele moderne necesită soluții moderne”, apariția datelor sintetice în domeniul sănătății le permite profesioniștilor din domeniul sănătății să consolideze datele pacienților și să utilizeze modele de inteligență artificială pentru a-i ajuta să genereze date noi.
În acest articol, vom analiza în profunzime ce înseamnă generarea de date sintetice și nenumăratele sale aspecte.
Date sintetice ale pacientului: ce sunt?
Sinteza este procesul de a crea ceva nou prin combinarea elementelor existente. În același context, datele sintetice ale pacientului se referă la date generate artificial din datele reale ale pacienților deja existente.
În acest proces, modelele statistice și algoritmii studiază volumele de masă de date ale pacientului, observă modele și caracteristici și generează seturi de date care emulează datele reale. Unele dintre tehnicile comune utilizate în generarea datelor artificiale ale pacientului includ:
- Rețele adversare generative (GNN)
- Modele statistice
- Metode de anonimizare a datelor și multe altele
Datele sintetice sunt o tehnică excelentă și etanșă pentru a trece peste preocupările legate de confidențialitate legate de șansele de a dezvălui informații despre pacient care sunt reidentificabile. Pentru a înțelege beneficiile unor astfel de date, să ne uităm la unele dintre cele mai importante cazuri de utilizare.
Cazuri de utilizare a datelor sintetice
Cercetare și dezvoltare a noilor medicamente și medicamente
Generarea datelor din studiile clinice este discretă, iar organizațiile ascund adesea informații critice. Cu toate acestea, în scopuri de cercetare și dezvoltare, interoperabilitatea datelor este esențială pentru a permite progrese. Generarea de date sintetice poate ajuta cercetătorii să le utilizeze pentru a ascunde informații vitale retrasabile și pentru a separa datele în silo pentru a studia în mod colaborativ reacțiile la medicamente și adversarii, formulările, corelațiile, rezultatele și multe altele.
Confidențialitate și conformitate cu reglementările
Deși există conversații despre nevoia de sisteme EHR centralizate bazate pe cloud, există și provocări de reglementare legate de confidențialitate și siguranță. În timp ce interoperabilitatea datelor este inevitabilă, părțile interesate din spectrul de asistență medicală trebuie să fie extrem de vigilenți cu privire la partajarea datelor pacienților. Datele sintetice pot ajuta la ascunderea aspectelor sensibile, păstrând în același timp punctele de contact cheie și servind ca seturi de date reprezentative ideale.
Atenuarea părtinirii în asistența medicală
În asistența medicală, introducerea părtinirii este înnăscută și inevitabilă. De exemplu, dacă există o epidemie într-o locație geografică care afectează bărbații cu vârsta cuprinsă între 35 și 50 de ani, părtinirea este introdusă în mod implicit pentru această persoană specifică. În timp ce femeile și copiii sunt încă vulnerabili la această erupție, cercetătorii au nevoie de un teren obiectiv pentru a-și fundamenta concluziile. Datele sintetice pot ajuta la eliminarea părtinirii și la furnizarea de reprezentări echilibrate.
Seturi de date scalabile de instruire în domeniul sănătății
Datorită reglementărilor precum GDPR, HIPAA și altele, disponibilitatea seturilor de date pentru a antrena modele avansate de învățare automată native din domeniul sănătății rămâne frugală. Sistemele de inteligență artificială (AI) și modelele de învățare automată necesită volume uriașe de date de antrenament pentru a obține în mod constant rezultate mai precise.
Generarea de date sintetice este o binecuvântare în acest domeniu, permițând organizațiilor să genereze date artificiale adaptate cerințelor, specificațiilor și rezultatelor lor de volum și, în același timp, să încurajeze utilizarea etică a datelor sintetice.
Deficiențe și capcane ale datelor sintetice de asistență medicală
Faptul că există sisteme și module care să genereze artificial date privind pacienții și asistența medicală din seturile de date existente este liniștitor. Cu toate acestea, această tehnică nu este lipsită de deficiențe. Să înțelegem ce sunt.
Nu există o practică standard - sau tehnici de standardizare - pentru generarea, partajarea și evaluarea datelor sintetice. Acest lucru face dificilă colaborarea și interoperabilitatea.
La capătul celălalt al spectrului, există sisteme la fel de puternice și sofisticate pentru a descifra datele sintetice și a expune datele reale ale pacienților.
Nu există nicio moderare sau verificare pentru a asigura utilizarea etică a datelor sintetice.
Deși este un proces autonom, este nevoie de o persoană implicată pentru a se asigura că elementele critice necesare pentru o sarcină sau o cercetare sunt captate de un model. De exemplu, dacă un model înlocuiește sinusul cu migrena într-o coloană cu stare critică, întregul proces de cercetare se îndreaptă către o nouă direcție.
Shaip și rolul său în democratizarea datelor de formare în domeniul sănătății
La Shaip, nu numai că admirăm minunea datelor sintetice din domeniul sănătății , dar suntem și vigilenți în ceea ce privește blocajele și rezultatele neintenționate ale acestora. De aceea, procesul nostru de generare a datelor sintetice din domeniul sănătății necesită o procedură sistematică și riguroasă pentru a asigura seturi de date de instruire scalabile și fiabile.
Protocoalele noastre „human-in-the-loop” și intervențiile de asigurare a calității asigură în continuare seturi de date sintetice de calitate pentru are nevoie de proiectul dumneavoastră. Valoarea de bază a datelor sintetice constă în promovarea progreselor științifice, nu în detrimentul confidențialității unui individ. Viziunea noastră este aliniată cu această filozofie și cu procedurile noastre pentru a realiza acest lucru.
