Datadrevet beslutningstagning er mantraet for virksomhedens succes og ekspertise i dag. Fra fintech og fremstilling til detail- og forsyningskæder rider enhver industri på big data-bølgen og opnår statistik-baseret beslutningstagning med sine avancerede analysemodeller og algoritmer. I sundhedsområdet bliver dette så meget desto mere givende og livreddende, og det tjener som grundlaget for innovation og videnskabelige fremskridt.
Med et så stort omfang følger også udfordringer. Efterhånden som efterspørgslen efter sundhedsdata stiger til forskellige formål, har chancerne for databrud og misbrug af følsomme oplysninger også været stigende. EN 2023-rapporten afslører at over 133 millioner journaler og data blev stjålet, hvilket satte ny rekord for databrud i sundhedsvæsenet.
Vedtagelsen af HIPAA-forordningen var et betryggende træk i optimering databeskyttelse i sundhedssektoren, som egenhændigt og væsentligt reducerede databrud med 48 %. Rapporter afslører også, at 61 % af alle databrud peger på uagtsomhed fra medarbejdere og fagfolk på dette område.
For yderligere at bremse sådanne angreb og masseeksponering af sårbarheder ankommer syntetiske patientdata. Som de siger," Moderne problemer kræver moderne løsninger," starten på syntetisk data sundhedspleje gør det muligt for sundhedspersonale at styrke patientdata og bruge AI-modeller til at hjælpe dem med at generere friske data.
I denne artikel vil vi dykke dybt ned i at forstå hvad generering af syntetiske data handler om og dets utallige aspekter.
Syntetiske patientdata: Hvad er det?
Syntese er processen med at skabe noget nyt ved at kombinere eksisterende elementer. I samme sammenhæng refererer syntetiske patientdata til kunstigt genererede data fra allerede eksisterende reelle patientdata.
I denne proces studerer statistiske modeller og algoritmer massemængder af patientdata, observerer mønstre og karakteristika og genererer datasæt, der emulerer rigtige data. Nogle af de almindelige teknikker, der anvendes til at generere kunstige patientdata, omfatter:
- Generative Adversarial Networks (GNN'er)
- Statistiske modeller
- Dataanonymiseringsmetoder og mere
Syntetiske data er en fremragende og lufttæt teknik til at tilsidesætte privatlivsproblemer i forbindelse med chancerne for at afsløre patientoplysninger, der er genidentificerbare. For at forstå fordelene ved sådanne data, lad os se på nogle af de mest fremtrædende use cases.
Syntetiske databrug
R&D af nye lægemidler og medicin
Generering af data fra kliniske forsøg er diskret, og organisationer skjuler ofte kritisk information. Til forsknings- og udviklingsformål er datainteroperabilitet imidlertid nøglen til at muliggøre gennembrud. Generering af syntetiske data kan hjælpe forskere med at bruge dette til at skjule vitale stykker af sporbar information og de-silo-data til i fællesskab at studere lægemiddelreaktioner og modstandere, formuleringer, korrelationsresultater og mere.
Privatliv og overholdelse af lovgivning
Mens der er samtaler om behovet for centraliserede cloud-baserede EPJ-systemer, er der også regulatoriske udfordringer omkring privatliv og sikkerhedsproblemer. Mens datainteroperabilitet er uundgåeligt, skal interessenter på tværs af sundhedsspektret være yderst årvågne med at dele patientdata. Syntetiske data kan hjælpe med at skjule følsomme aspekter, mens de stadig bevarer vigtige berøringspunkter og fungerer som ideelle repræsentative datasæt.
Bias Mitigation In Healthcare
I sundhedsvæsenet er indførelsen af bias medfødt og uundgåelig. For eksempel, hvis der er et udbrud af epidemi på et geografisk sted, der påvirker mænd i alderen mellem 35 og 50 år, indføres bias som standard for denne specifikke persona. Mens kvinder og børn stadig er sårbare over for dette udbrud, har forskere brug for et objektivt grundlag for at underbygge deres resultater. Syntetiske data kan hjælpe med at eliminere bias og levere afbalancerede repræsentationer.
Skalerbare sundhedstræningsdatasæt
På grund af regler som GDPR, HIPAA og mere er tilgængeligheden af datasæt til at træne avancerede sundhedsindbyggede maskinlæringsmodeller stadig sparsommelig. Artificial Intelligence (AI)-systemer og maskinlæringsmodeller kræver enorme mængder træningsdata for konsekvent at blive bedre til at levere præcise resultater.
Syntetisk datagenerering er en velsignelse i dette rum, der giver organisationer mulighed for at generere kunstige data, der er skræddersyet til deres volumenkrav, specifikationer og resultater og samtidig opmuntre brug af etisk syntetisk data.
Mangler og faldgruber ved syntetiske sundhedsdata
Det faktum, at der er systemer og moduler på plads til kunstigt at generere patient- og sundhedsdata fra eksisterende datasæt, er betryggende. Denne teknik er dog ikke uden sin rimelige andel af mangler. Lad os forstå, hvad de er.
Der er ingen standardpraksis - eller standardiseringsteknikker - at generere, dele og evaluere syntetiske data. Dette gør samarbejde og interoperabilitet vanskeligt.
I den fjerneste ende af spektret findes der lige så kraftfulde og sofistikerede systemer til omvendt ingeniør syntetiske data og afsløre reelle patientdata.
Der er ingen moderation eller check på plads for at sikre etisk brug af syntetiske data.
På trods af at det er en selvstændig proces, skal der være en menneske i løkken for at sikre, at kritiske elementer, der kræves til en opgave eller forskning, fanges af en model. For eksempel, hvis en model erstatter sinus med migræne i en kolonne med kritisk tilstand, drejer hele forskningsprocessen i en ny retning.
Shaip og dens rolle i demokratisering af sundhedsuddannelsesdata
Hos Shaip ærer vi ikke kun vidunderet af syntetiske sundhedsdata men vær også opmærksom på dets flaskehalse og utilsigtede resultater. Det er derfor, vores proces med syntetisk generering af sundhedsdata kræver en systematisk og stringent procedure for at sikre skalerbare og pålidelige træningsdatasæt.
Vores human-in-the-loop protokoller og kvalitetssikringsinterventioner sikrer yderligere kvalitets syntetiske datasæt til dit projektbehov. Kerneværdien af syntetiske data ligger i at fremme videnskabelige fremskridt, ikke på bekostning af en persons privatliv. Vores vision er tilpasset denne filosofi og vores procedurer for at levere denne.
