Datadrivet beslutsfattande är mantrat för företags framgång och excellens idag. Från fintech och tillverkning till detaljhandel och leveranskedja, varje bransch rider på den stora datavågen och åstadkommer statistikbaserat beslutsfattande med sina avancerade analysmodeller och algoritmer. Inom vårdområdet blir detta desto mer givande och livräddande, och fungerar som grunden för innovation och vetenskapliga framsteg.
Med en sådan enorm omfattning kommer också utmaningar. Eftersom efterfrågan på sjukvårdsdata ökar för olika ändamål har riskerna för dataintrång och missbruk av känslig information också ökat. A 2023 års rapport avslöjar att över 133 miljoner journaler och data stals, vilket satte ett nytt rekord för dataintrång inom vården.
Antagandet av HIPAA-förordningen var ett lugnande steg för att optimera sjukvårdens dataintegritet, som på egen hand och väsentligt minskade dataintrång med 48 %. Rapporter visar också att 61 % av alla dataintrång tyder på vårdslöshet från anställda och yrkesverksamma i detta utrymme.
För att ytterligare stävja sådana attacker och massexponering av sårbarheter anländer syntetiska patientdata. Som de säger ”Moderna problem kräver moderna lösningar”, uppkomsten av syntetisk data sjukvård gör det möjligt för vårdpersonal att förstärka patientdata och använda AI-modeller för att hjälpa dem att generera färsk data.
I den här artikeln kommer vi att djupdyka i att förstå vad generering av syntetisk data handlar om och dess otaliga aspekter.
Syntetisk patientdata: vad är det?
Syntes är processen att skapa något nytt genom att kombinera befintliga element. I samma sammanhang avser syntetisk patientdata artificiellt genererad data från redan existerande riktiga patientdata.
I denna process studerar statistiska modeller och algoritmer massvolymer av patientdata, observerar mönster och egenskaper och genererar datauppsättningar som emulerar verkliga data. Några av de vanliga teknikerna som används för att generera konstgjorda patientdata inkluderar:
- Generative Adversarial Networks (GNN)
- Statistiska modeller
- Metoder för anonymisering av data och mer
Syntetisk data är en utmärkt och lufttät teknik för att åsidosätta integritetsproblem relaterade till chanserna att avslöja patientinformation som är återidentifierbar. För att förstå fördelarna med sådan data, låt oss titta på några av de mest framträdande användningsfallen.
Syntetiska dataanvändningsfall
FoU av nya droger och mediciner
Generering av data från kliniska prövningar är diskret och organisationer döljer ofta kritisk information. Men för forsknings- och utvecklingsändamål är datakompatibilitet nyckeln för att möjliggöra genombrott. Genereringen av syntetiska data kan hjälpa forskare att använda detta för att dölja viktiga delar av spårbar information och de-silo-data för att tillsammans studera läkemedelsreaktioner och motståndare, formuleringar, korrelationsresultat och mer.
Sekretess och regelefterlevnad
Även om det finns samtal kring behovet av centraliserade molnbaserade EPJ-system, finns det också regulatoriska utmaningar kring integritets- och säkerhetsproblem. Även om datainteroperabilitet är oundvikligt, måste intressenter över hela hälso- och sjukvårdsspektrumet vara ytterst vaksamma när det gäller att dela patientdata. Syntetisk data kan hjälpa till att dölja känsliga aspekter samtidigt som de behåller viktiga kontaktpunkter och fungerar som idealiska representativa datauppsättningar.
Bias Mitigation In Healthcare
Inom vården är införandet av partiskhet medfödd och oundviklig. Till exempel, om det finns ett utbrott av en epidemi på en geografisk plats som påverkar män mellan 35 och 50 år, införs partiskhet som standard för denna specifika person. Medan kvinnor och barn fortfarande är sårbara för detta utbrott, behöver forskare en objektiv grund för att underbygga sina resultat. Syntetisk data kan hjälpa till att eliminera bias och leverera balanserade representationer.
Skalbara datauppsättningar för hälsovårdsträning
På grund av bestämmelser som GDPR, HIPAA och mer, är tillgången på datauppsättningar för att träna avancerade sjukvårdsinbyggda maskininlärningsmodeller fortfarande sparsam. Artificiell intelligens (AI)-system och maskininlärningsmodeller kräver enorma mängder träningsdata för att konsekvent bli bättre på att leverera korrekta resultat.
Syntetisk datagenerering är en välsignelse i det här utrymmet, som gör det möjligt för organisationer att generera artificiell data anpassad till deras volymkrav, specifikationer och resultat och samtidigt uppmuntra etisk syntetisk dataanvändning.
Brister och fallgropar i syntetisk sjukvårdsdata
Det faktum att det finns system och moduler på plats för att artificiellt generera patient- och sjukvårdsdata från befintliga datamängder är betryggande. Denna teknik är dock inte utan sin beskärda del av brister. Låt oss förstå vad de är.
Det finns inget standardpraxis - eller standardiseringstekniker - att generera, dela och utvärdera syntetisk data. Detta försvårar samarbete och interoperabilitet.
Längst ut i spektrumet finns det lika kraftfulla och sofistikerade system för omvänd ingenjör syntetiska data och exponera riktiga patientdata.
Det finns inget moderering eller kontroll på plats för att säkerställa etisk användning av syntetiska data.
Trots att det är en autonom process måste det finnas en människa i slingan för att säkerställa att kritiska element som krävs för en uppgift eller forskning fångas upp av en modell. Till exempel, om en modell ersätter sinus med migrän i en kolumn för kritiskt tillstånd, svänger hela forskningsprocessen i en ny riktning.
Shaip och dess roll i demokratisering av hälsoutbildningsdata
På Shaip vördar vi inte bara förundran syntetiska vårddata men var också vaksam på dess flaskhalsar och oavsiktliga resultat. Det är därför som vår process för syntetisk sjukvårdsdatagenerering tar en systematisk och rigorös procedur för att säkerställa skalbara och tillförlitliga utbildningsdatauppsättningar.
Våra human-in-the-loop-protokoll och kvalitetssäkringsinterventioner säkerställer ytterligare syntetiska datauppsättningar av kvalitet för dina projektbehov. Kärnvärdet av syntetiska data ligger i att främja vetenskapliga framsteg, inte på bekostnad av en individs integritet. Vår vision är anpassad till denna filosofi och våra rutiner för att leverera denna.
