Syntetiske data i sundhedsvæsenet: definition, fordele og udfordringer

Syntetiske data i sundhedsvæsenet refererer til kunstigt genererede data, der simulerer ægte patientsundhedsdata. Denne type data er skabt ved hjælp af algoritmer og statistiske modeller. Det er designet til at afspejle de komplekse mønstre og karakteristika ved faktiske sundhedsdata. Alligevel svarer det ikke til nogen virkelige individer, og beskytter derved patientens privatliv.

Oprettelse af syntetiske data involverer analyse af rigtige patientdatasæt for at forstå deres statistiske egenskaber. Derefter genereres nye datapunkter ved hjælp af denne indsigt. Disse efterligner de originale datas statistiske adfærd, men replikerer ikke nogen persons specifikke oplysninger.

Syntetiske data bliver stadig vigtigere i sundhedsvæsenet. Det balancerer at udnytte big datas magt og respektere patientens fortrolighed.

Nuværende datastatus i sundhedsvæsenet

Sundhedsvæsenet kæmper konstant med at afveje datafordele med hensyn til patientens privatliv. Indhentning af sundhedsdata til kommercielle eller akademiske formål er især udfordrende og dyrt.

For eksempel kan det tage op til to år at få tilladelse til at bruge sundhedssystemets data. Adgang til data på patientniveau medfører ofte omkostninger i hundredtusindvis, hvis ikke mere, afhængigt af projektets omfang. Disse forhindringer hæmmer væsentligt fremskridt på området.

Sundhedssektoren er i de tidlige stadier af data sofistikering og anvendelse. Adskillige faktorer, herunder privatlivsproblemer, fraværet af standardiserede dataformater og eksistensen af ​​datasiloer, har hæmmet innovation og fremskridt. Men dette scenarie ændrer sig hurtigt, især med fremkomsten af ​​generative AI-teknologier.

På trods af disse forhindringer er brugen af ​​data i sundhedsvæsenet stigende. Platforme som Snowflake og AWS er ​​i et kapløb om at tilbyde værktøjer, der udnytter disse datas potentiale. Væksten i cloud computing letter mere avanceret dataanalyse og accelererer produktudvikling.

I denne sammenhæng fremstår syntetiske data som en lovende løsning på udfordringerne med datatilgængelighed i sundhedsvæsenet.

Hvordan bruges syntetiske data i sundhedsvæsenet?

Syntetiske data er den nuværende revolution inden for sundhedsvæsenet, der giver organisationer mulighed for at innovere, mens de respekterer grænser sat af sikkerhed og privatliv. Fordi de ligner virkelige data, giver syntetiske datasæt forskere, klinikere og udviklere mulighed for at presse på for innovationer uhindret af patientfortrolighed.

Her er blot et par simple eksempler fra den virkelige verden af, hvordan syntetiske data transformerer sundhedsvæsenet:

1. Test af nye behandlinger uden at risikere privatlivets fred

Forestil dig et team af forskere, der udvikler en behandling for diabetes. I stedet for at få adgang til fortrolige patientjournaler bruger de syntetiske data, der efterligner egenskaberne hos rigtige patienter, såsom alder, blodsukkerniveauer og sygehistorie. De får udviklet hypoteser og forfinet dem til protokoller om, hvordan man skræddersyer behandlinger, mens de stadig bevarer patientens fortrolighed.

2. Træning af AI til hurtigere diagnoser

Tænk på et maskinlæringsværktøj designet til at opdage lungekræft fra røntgenstråler. Syntetiske medicinske billeder kunne omfatte mange scenarier - at opstille tumorformer, størrelser og placeringer på en hvilken som helst sjov måde kunne hjælpe maskinen med at lære præcist at identificere et tilfælde med kviksølvtilbagefald af kræft. Dette letter diagnosticering, mens man helt omgår etiske bekymringer omkring brugen af ​​faktiske patientscanninger.

3. Øvelse af operationer i Virtual Reality

Mange medicinstuderende kræver rigtig praktisk praksis, før de kan behandle rigtige patienter. Syntetiske data skaber en hel interaktiv transponering, hvor en databaseret virtuel patient bliver simuleret med forskellige medicinske historier og tilstande, og dermed lader eleverne opleve operationer eller diagnostiske procedurer gentagne gange og meget sikkert.

4. Aktivering af folkesundhedsplanlægning

Simulering af sygdomsforløb som COVID-19 eller influenza med syntetiske data er vigtigt for at give epicenterforskere mulighed for at modellere den epidemiske spredning af en virus gennem byområder kontra landområder, mens de estimerer og tester vaccinationsstrategier, og dermed omgå uvidenheden om følsomme befolkningsdata.

5. Sikker test af medicinsk udstyr

Overvej et firma, der udvikler en ny bærbar enhed til at overvåge hjertefrekvenser. Syntetiske datasæt, der efterligner en række kardiopatier, giver virksomheder mulighed for at teste deres enheder under flere scenarier, før de går ind i økonomien.

Hvordan syntetiske data skal skabes til sundhedspleje

At skabe syntetiske data i sundhedsvæsenet er i sandhed en langvarig proces, der trækker en fin linje mellem teknisk ekspertise og et solidt greb om sundhedssystemer. For at forenkle begreberne er det generelt sådan, at syntetisk dataoprettelse i sundhedsmiljøer kan fortolkes.

1. Forstå de rigtige data

Sundhedsorganisationer undersøger reelle patientdata begyndende med hospitalsjournaler, laboratorieresultater eller detaljerne i kliniske forsøg. For eksempel kan et hospital analysere dets patientdemografi, behandlingshistorie og resultater for at opnå en vis indsigt i de underliggende tendenser eller mønstre.

2. Stop eksponering af patientdata ved at fjerne PII

Derefter indeholder datasættet af hensyn til privatlivets fred ikke længere personligt identificerbare oplysninger (PII)-navne, adresser eller CPR-numre. Du kan relatere dette til processen med at anonymisere nogle lægenotater, som, hvis de udskrives nu, ikke vil kunne spores til en person.

3. Identifikation af nøglemønstre

En dataforsker hælder over et renset datasæt og opdager de mønstre og indbyrdes sammenhænge, ​​der udgør endnu en vigtig byggesten for succesfuld forskning. For eksempel kan de opleve, at visse medikamenter almindeligvis bruges af ældre voksne med diabetes, eller at visse aldersgrupper har en tendens til at have visse symptomer.

4. Byg modeller ved hjælp af mønstrene

Når først disse mønstre er blevet bestemt, tillader indsigterne konstruktionen af ​​matematiske modeller, der efterligner de statistiske associationer, der findes i de rigtige data. For eksempel, hvis 30 % af patienterne i datasættet har højt blodtryk, kan vi gætte på, at de syntetiske data groft vil afspejle disse tilstande i lignende proportioner.

6. Validering af syntetiske data

Derefter sammenlignes det syntetiske datasæt med de originale data, så det bevarer den samme statistik, der definerer egenskaberne og relationerne. For eksempel, hvis der er en afhængig sammenhæng mellem fedme og hjertesygdom i det originale datasæt, bør det samme eksistere for dette syntetiske datasæt.

7. Real-World Usage Testing

Til sidst tages de syntetiske data ud til test i forskellige scenarier for at påstå, at de kan bruges til dets tilsigtede formål. Disse inkluderer at bruge det til at give forskere mulighed for at træne en AI-model til at diagnosticere sygdomme eller simulere operationelle ressourcevariationer i akutafdelingen i forbindelse med influenzasæsonen.

Sådan valideres syntetiske data til sundhedspleje

Beslutningstagere i organisationer skal granske gyldigheden af ​​syntetiske data, inden de anvendes i sundhedsvæsenet. Dette paradigme gælder for alle data, der anvendes under fortrolighedsprotokoller. Følgende er måder at vurdere validiteten af ​​syntetiske data på:

• Sammenligning med rigtige data: Syntetiske data sammenlignes med rigtige data for at bekræfte, at de vigtigste tendenser, det definerer, f.eks. forholdet mellem alder og sygdom, er korrekt afspejlet. For eksempel, hvis 20 procent af rigtige patienter har diabetes, så skulle en tilsvarende andel vise sig hos syntetiske patienter.
• Udførelse af statistiske test: Statistiske test giver os mulighed for at teste, om de syntetiske data er på linje med originalen med hensyn til fordelinger og korrelation, og bekræfter dermed, at de er rimelige og troværdige til analyse.
• Validering af reelle opgaver: Opgaverne i den virkelige verden, såsom træningsøvelsen på AI-modeller, ville blive brugt til at sammenligne, om resultaterne opnået fra træning af syntetiske data også ville give et resultat svarende til træning på rigtige data.
• Ekspert anmeldelse: Syntetiske datasæt gennemgås for autentiske egenskaber af klinikere og sundhedseksperter, såsom standardhistorier og behandlinger, der skal opfyldes af en realistisk forskningsundersøgelse.
• Privatlivskontrol på plads: Denne vurdering vil sikre, at syntetiske data ikke kan spores tilbage til rigtige patienter og vil holde ægte patienters privatliv intakt, samtidig med at man undgår tab af anvendelighed af datasættet.

Syntetiske datas potentiale i sundhedspleje og lægemidler

Integrering af syntetiske data i sundhedssektoren og lægemidler åbner op for en verden af ​​muligheder. Denne innovative tilgang omformer forskellige aspekter af branchen. Syntetiske datas evne til at spejle datasæt fra den virkelige verden og samtidig bevare privatlivets fred revolutionerer flere sektorer.

1. Forbedre datatilgængelighed, mens privatlivets fred bevares

   En af de vigtigste forhindringer inden for sundhedspleje og farmakokinetik er at få adgang til enorme data, samtidig med at man overholder privatlivslovgivningen. Syntetiske data tilbyder en banebrydende løsning. Det leverer datasæt, der bevarer de statistiske karakteristika af rigtige data uden at afsløre private oplysninger. Denne fremgang giver mulighed for mere omfattende forskning og træning af maskinlæringsmodeller. Det fremmer fremskridt inden for behandling og lægemiddeludvikling.

2. Bedre patientpleje gennem prædiktiv analyse

   Syntetiske data kan i høj grad forbedre patientbehandlingen. Maskinlæringsmodeller trænet på syntetiske data hjælper sundhedspersonale med at forudsige patientrespons på behandlinger. Denne fremgang fører til mere personlige og effektive plejestrategier. Præcisionsmedicin bliver mere opnåelig for at forbedre behandlingens effektivitet og patientresultater.

3. Strømline omkostninger med avanceret dataudnyttelse

   Anvendelse af syntetiske data i sundhedssektoren og lægemidler fører også til betydelige omkostningsreduktioner. Det minimerer risici og omkostninger forbundet med databrud. Derudover hjælper maskinlæringsmodellernes forbedrede forudsigelsesmuligheder med at optimere ressourcer. Denne effektivitet udmønter sig i reducerede sundhedsomkostninger og mere strømlinet drift.

4. Test og validering

   Syntetiske data muliggør sikker og praktisk afprøvning af nye teknologier, herunder elektroniske sygejournalsystemer og diagnostiske værktøjer. Sundhedsudbydere kan nøje evaluere innovationer ved hjælp af syntetiske data uden at risikere patientens privatliv eller datasikkerhed. Det sikrer, at nye løsninger er effektive og pålidelige, før de implementeres i virkelige scenarier.

5. Fremme kollaborative innovationer i sundhedsvæsenet

   Syntetiske data åbner nye døre for samarbejde inden for sundheds- og lægemiddelforskning. Organisationer kan dele syntetiske datasæt med partnere. Det muliggør fælles undersøgelser uden at kompromittere patientens privatliv. Denne tilgang baner vejen for innovative partnerskaber. Disse samarbejder fremskynder medicinske gennembrud og skaber et mere dynamisk forskningsmiljø.

Udfordringer med syntetiske data

Mens syntetiske data rummer et enormt potentiale, har det også udfordringer, du skal tage fat på.