Datadrevet beslutningstaking er mantraet for bedriftens suksess og fortreffelighet i dag. Fra fintech og produksjon til detaljhandel og forsyningskjede, alle bransjer rir på den store databølgen og oppnår statistikkbasert beslutningstaking med sine avanserte analysemodeller og algoritmer. I helsevesenet blir dette desto mer givende og livreddende, og fungerer som grunnfjellet for innovasjon og vitenskapelige fremskritt.
Med et så stort omfang følger også utfordringer. Ettersom etterspørselen etter helsedata øker for ulike formål, har sjansene for datainnbrudd og misbruk av sensitiv informasjon også vært økende. EN 2023-rapporten avslører at over 133 millioner journaler og data ble stjålet, og satte ny rekord for datainnbrudd i helsevesenet.
Vedtakelsen av HIPAA-forskriften var et betryggende trekk for å optimalisere personvern for helsetjenester, som egenhendig og betydelig reduserte datainnbrudd med 48 %. Rapporter avslører også at 61 % av alle datainnbrudd peker på uaktsomhet fra ansatte og fagfolk på dette området.
For ytterligere å dempe slike angrep og masseeksponering av sårbarheter kommer syntetiske pasientdata. Som de sier," Moderne problemer krever moderne løsninger," utbruddet av syntetiske data helsetjenester gjør det mulig for helsepersonell å styrke pasientdata og bruke AI-modeller for å hjelpe dem med å generere ferske data.
I denne artikkelen skal vi dykke dypt ned i å forstå hva generering av syntetiske data handler om og dens utallige aspekter.
Syntetiske pasientdata: Hva er det?
Syntese er prosessen med å skape noe nytt ved å kombinere eksisterende elementer. I samme sammenheng refererer syntetiske pasientdata til kunstig genererte data fra allerede eksisterende reelle pasientdata.
I denne prosessen studerer statistiske modeller og algoritmer massevolumer av pasientdata, observerer mønstre og egenskaper og genererer datasett som emulerer ekte data. Noen av de vanlige teknikkene som brukes for å generere kunstige pasientdata inkluderer:
- Generative Adversarial Networks (GNN)
- Statistiske modeller
- Metoder for anonymisering av data og mer
Syntetiske data er en utmerket og lufttett teknikk for å overstyre personvernhensyn knyttet til sjansene for å avsløre pasientinformasjon som er re-identifiserbar. For å forstå fordelene med slike data, la oss se på noen av de mest fremtredende brukstilfellene.
Syntetiske databrukstilfeller
FoU av nye legemidler og medisiner
Generering av data fra kliniske forsøk er diskret og organisasjoner skjuler ofte kritisk informasjon. For forsknings- og utviklingsformål er datainteroperabilitet imidlertid nøkkelen til å muliggjøre gjennombrudd. Genereringen av syntetiske data kan hjelpe forskere med å bruke dette til å skjule viktige deler av gjensporbar informasjon og de-silo-data for å samarbeide om å studere medisinreaksjoner og motstandere, formuleringer, korrelasjonsutfall og mer.
Personvern og overholdelse av forskrifter
Mens det er samtaler rundt behovet for sentraliserte skybaserte EPJ-systemer, er det også regulatoriske utfordringer rundt personvern og sikkerhetshensyn. Mens datainteroperabilitet er uunngåelig, må interessenter over hele helsespekteret være svært årvåkne med å dele pasientdata. Syntetiske data kan bidra til å skjule sensitive aspekter samtidig som de beholder viktige berøringspunkter og fungerer som ideelle representative datasett.
Bias Mitigation In Healthcare
I helsevesenet er innføringen av skjevhet medfødt og uunngåelig. For eksempel, hvis det er en epidemisk utbrudd på et geografisk sted som påvirker menn i alderen 35 til 50 år, introduseres skjevhet som standard for denne spesifikke personen. Mens kvinner og barn fortsatt er sårbare for dette utbruddet, trenger forskere et objektivt grunnlag for å underbygge funnene sine. Syntetiske data kan bidra til å eliminere skjevheter og levere balanserte representasjoner.
Skalerbare helseopplæringsdatasett
På grunn av reguleringer som GDPR, HIPAA og mer, er tilgjengeligheten av datasett for å trene avanserte maskinlæringsmodeller i helsevesenet fortsatt sparsommelig. Artificial Intelligence (AI)-systemer og maskinlæringsmodeller krever enorme mengder treningsdata for å konsekvent bli bedre til å levere nøyaktige resultater.
Syntetisk datagenerering er en velsignelse på dette området, som lar organisasjoner generere kunstige data skreddersydd til deres volumkrav, spesifikasjoner og resultater og samtidig oppmuntre bruk av etisk syntetisk data.
Mangler og fallgruver ved syntetiske helsedata
Det faktum at det er systemer og moduler på plass for å kunstig generere pasient- og helsedata fra eksisterende datasett er betryggende. Denne teknikken er imidlertid ikke uten sin rimelige andel av mangler. La oss forstå hva de er.
Det er ingen standard praksis – eller standardiseringsteknikker - å generere, dele og evaluere syntetiske data. Dette gjør samarbeid og interoperabilitet vanskelig.
Ytterst i spekteret finnes det like kraftige og sofistikerte systemer til omvendt ingeniør syntetiske data og eksponere reelle pasientdata.
Det er ingen moderering eller sjekk på plass for å sikre etisk bruk av syntetiske data.
Til tross for at det er en autonom prosess, må det være en menneske i løkka for å sikre at kritiske elementer som kreves for en oppgave eller forskning fanges opp av en modell. For eksempel, hvis en modell erstatter sinus med migrene i en kolonne med kritisk tilstand, svinger hele forskningsprosessen i en ny retning.
Shaip og dens rolle i demokratisering av helseopplæringsdata
Hos Shaip ærer vi ikke bare vidunderet av syntetiske helsedata men vær også på vakt mot flaskehalsene og utilsiktede utfallene. Det er derfor vår prosess med syntetiske helsetjenester datagenerering tar en systematisk og streng prosedyre for å sikre skalerbare og pålitelige opplæringsdatasett.
Våre human-in-the-loop-protokoller og kvalitetssikringsintervensjoner sikrer ytterligere kvalitetssyntetiske datasett for ditt prosjektbehov. Kjerneverdien til syntetiske data ligger i å fremme vitenskapelige fremskritt, ikke på bekostning av en persons personvern. Vår visjon er tilpasset denne filosofien og våre prosedyrer for å levere denne.
