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.
Cu o astfel de amploare extraordinară vin și provocările. Pe măsură ce cererea de date de asistență medicală crește în diverse scopuri, șansele de încălcare a datelor și de utilizare greșită a informațiilor sensibile au crescut și ele. O Raportul 2023 dezvăluie că peste 133 de milioane de dosare și date medicale au fost furate, stabilind un nou record pentru încălcări ale datelor în domeniul sănătății.
Adoptarea regulamentului HIPAA a fost o mișcare liniștitoare în optimizare confidențialitatea datelor de asistență medicală, care de unul singur și în mod semnificativ a redus încălcările de date cu 48%. Rapoartele arată, de asemenea, că 61% din toate încălcările de date indică neglijență din partea angajaților și profesioniștilor din acest spațiu.
Pentru a reduce și mai mult astfel de atacuri și expunerea în masă a vulnerabilităților vine date sintetice ale pacientului. După cum se spune, „Problemele moderne necesită soluții moderne”, debutul asistență medicală de date sintetice permite profesioniștilor din domeniul sănătății să întărească datele pacienților și să utilizeze modele AI pentru a-i ajuta să genereze date noi.
În acest articol, ne vom scufunda adânc în înțelegerea ce generarea de date sintetice este totul despre 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 discret și organizațiile ascund adesea informații critice. Cu toate acestea, în scopuri de cercetare și dezvoltare, interoperabilitatea datelor este cheia pentru a permite descoperiri. Generarea de date sintetice îi poate ajuta pe cercetători să le folosească pentru a ascunde informații vitale care pot fi retrasabile și date de de-siloz pentru a studia în colaborare reacțiile la medicamente și adversarii, formulările, rezultatele corelațiilor 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 spațiu, permițând organizațiilor să genereze date artificiale adaptate cerințelor lor de volum, specificațiilor și rezultatelor 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 este practică standard – sau tehnici de standardizare - să genereze, să partajeze și să evalueze date sintetice. Acest lucru îngreunează colaborarea și interoperabilitatea.
La capătul îndepărtat al spectrului, există sisteme la fel de puternice și sofisticate inginer invers date sintetice și expune datele reale ale pacientului.
Nu este moderare sau verificare în vigoare pentru a asigura utilizarea etică a datelor sintetice.
În ciuda faptului că este un proces autonom, trebuie să existe un uman în buclă pentru a se asigura că elementele critice necesare pentru o sarcină sau cercetare sunt surprinse de un model. De exemplu, dacă un model înlocuiește sinusul cu migrenă într-o coloană de stare critică, întregul proces de cercetare pivotează într-o nouă direcție.
Shaip și rolul său în democratizarea datelor de formare în domeniul sănătății
La Shaip, nu doar venerăm minunea date sintetice de sănătate dar rămâneți vigilenți și la blocajele sale și la rezultatele neintenționate. De aceea, procesul nostru de generare sintetică a datelor medicale 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.
