Представете си сценарий, при който изследователи разработват ново лекарство. Те се нуждаят от обширни данни за пациентите за тестване, но има значителни опасения относно поверителността и наличността на данните.
Тук синтетичните данни предлагат решение. Той предоставя реалистични, но напълно изкуствени набори от данни, които имитират статистическите свойства на реални данни за пациенти. Този подход позволява цялостно изследване, без да се нарушава поверителността на пациента.
Доналд Рубин е пионер в концепцията за синтетични данни в началото на 90-те години. Той генерира анонимен набор от данни от отговорите от преброяването в САЩ, отразявайки статистическите свойства на действителните данни от преброяването. Това отбеляза създаване на един от първите синтетични набори от данни което е в тясно съответствие с реалната статистика на населението от преброяването.
Прилагането на синтетични данни бързо набира скорост. Accenture го разпознава като ключова тенденция в науките за живота и медицинските технологии. По същия начин, Прогнози на Gartner че до 2024 г. синтетичните данни ще представляват 60% от използването на данни.
В тази статия ще говорим за синтетичните данни в здравеопазването. Ще проучим неговото определение, как се генерира и възможните му приложения.
Какво представляват синтетичните данни в здравеопазването?
Оригинални данни:
ID на пациента: 987654321
Възраст: 35
Пол: Мъж
раса: Бял
Етническа принадлежност: Испанци
Медицинска история: Хипертония, диабет
Текущи лекарства: лизиноприл, метформин
Лабораторни резултати: Кръвно налягане 140/90 mmHg, кръвна захар 200 mg/dL
Диагноза: Диабет тип 2
Синтетични данни:
ID на пациента: 123456789
Възраст: 38
Пол: Жена
раса: черно
Етническа принадлежност: Неиспанец
Медицинска история: Астма, депресия
Текущи лекарства: Албутерол, флуоксетин
Лабораторни резултати: Кръвно налягане 120/80 mmHg, кръвна захар 100 mg/dL
Диагноза: Астма
Синтетични данни в здравеопазването се отнася до изкуствено генерирани данни, които симулират реални данни за здравето на пациента. Този тип данни се създават с помощта на алгоритми и статистически модели. Той е проектиран да отразява сложните модели и характеристики на действителните здравни данни. Въпреки това, той не съответства на реални лица, като по този начин защитава поверителността на пациентите.
Създаването на синтетични данни включва анализиране на реални набори от данни за пациенти, за да се разберат техните статистически свойства. След това, като се използват тези прозрения, се генерират нови точки от данни. Те имитират статистическото поведение на оригиналните данни, но не възпроизвеждат конкретна информация на индивида.
Синтетичните данни стават все по-важни в здравеопазването. Той балансира между използването на мощта на големите данни и зачитането на поверителността на пациентите.
Текущо състояние на данните в здравеопазването
Здравеопазването непрекъснато се бори с балансирането на ползите от данните и опасенията за поверителността на пациентите. Получаването на здравни данни за търговски или академични цели е изключително предизвикателство и скъпо.
Например получаването на одобрение за използване на данни от здравната система може да отнеме до две години. Достъпът до данни на ниво пациент често води до разходи в стотици хиляди, ако не и повече, в зависимост от мащаба на проекта. Тези пречки значително възпрепятстват напредъка в областта.
Секторът на здравеопазването е в ранните етапи на усъвършенстване и прилагане на данни. Няколко фактора, включително опасения за поверителността, липсата на стандартизирани формати на данни и съществуването на силози за данни, възпрепятстваха иновациите и напредъка. Този сценарий обаче се променя бързо, особено с възхода на генеративните AI технологии.
Въпреки тези препятствия използването на данни в здравеопазването нараства. Платформи като Snowflake и AWS се надпреварват да предложат инструменти, които използват потенциала на тези данни. Растежът на облачните изчисления улеснява по-напредналите анализи на данни и ускорява разработването на продукти.
В този контекст синтетичните данни се очертават като обещаващо решение за предизвикателствата на достъпността на данните в здравеопазването.
Потенциалът на синтетичните данни в здравеопазването и фармацевтиката
Интегрирането на синтетични данни в здравеопазването и фармацевтиката разкрива свят от възможности. Този иновативен подход променя различни аспекти на индустрията. Способността на синтетичните данни да отразяват набори от данни от реалния свят, като същевременно запазват поверителността, революционизира множество сектори.
Подобрете достъпността на данните, като запазите поверителността
Едно от най-значимите препятствия в здравеопазването и фармацевтиката е достъпът до огромни данни при спазване на законите за поверителност. Синтетичните данни предлагат революционно решение. Той предоставя набори от данни, които запазват статистическите характеристики на реалните данни, без да разкриват частна информация. Този напредък позволява по-задълбочено изследване и обучение на модели за машинно обучение. Той насърчава напредъка в лечението и разработването на лекарства.
По-добра грижа за пациентите чрез предсказуем анализ
Синтетичните данни могат значително да подобрят грижите за пациентите. Моделите за машинно обучение, обучени на синтетични данни, помагат на здравните специалисти да предскажат реакциите на пациентите към лечението. Този напредък води до по-персонализирани и ефективни стратегии за грижа. Прецизната медицина става по-постижима за подобряване на ефикасността на лечението и резултатите за пациентите.
Рационализирайте разходите с разширено използване на данни
Прилагането на синтетични данни в здравеопазването и фармацевтиката също води до значително намаляване на разходите. Той минимизира рисковете и разходите, свързани с нарушенията на данните. Освен това, подобрените възможности за прогнозиране на моделите за машинно обучение помагат за оптимизиране на ресурсите. Тази ефективност се превръща в намалени разходи за здравеопазване и по-рационализирани операции.
Тестване и валидиране
Синтетичните данни позволяват безопасно и практично тестване на нови технологии, включително системи за електронни здравни досиета и инструменти за диагностика. Доставчиците на здравни услуги могат стриктно да оценяват иновациите, използвайки синтетични данни, без да рискуват поверителността на пациентите или сигурността на данните. Той гарантира, че новите решения са ефективни и надеждни, преди да бъдат внедрени в сценарии от реалния свят.
Насърчаване на съвместни иновации в здравеопазването
Синтетичните данни отварят нови врати за сътрудничество в здравеопазването и фармацевтичните изследвания. Организациите могат да споделят синтетични набори от данни с партньори. Той позволява съвместни проучвания, без да се нарушава поверителността на пациента. Този подход проправя пътя за иновативни партньорства. Тези сътрудничества ускоряват медицинските пробиви и създават по-динамична изследователска среда.
Предизвикателства със синтетичните данни
Докато синтетичните данни притежават огромен потенциал, те също имат предизвикателства, които трябва да решите.
Осигуряване на точност и представителност на данните
Синтетичните набори от данни трябва точно да отразяват статистическите свойства на данните от реалния свят. Постигането на това ниво на точност обаче е сложно и често изисква сложни алгоритми. Това може да доведе до подвеждащи прозрения и неверни заключения, ако не се направи правилно.
Управление на пристрастията и разнообразието на данните
Тъй като синтетичните набори от данни се генерират въз основа на съществуващи данни, всички присъщи отклонения в оригиналните данни могат да бъдат възпроизведени. Осигуряването на разнообразие и елиминирането на отклоненията е от решаващо значение, за да станат синтетичните данни надеждни и универсално приложими.
Балансиране на поверителността и полезността
Докато синтетичните данни са възхвалявани за способността си да защитават поверителността, постигането на правилния баланс между поверителността на данните и полезността е деликатна задача. Необходимо е да се гарантира, че синтетичните данни, макар и анонимни, запазват достатъчно подробности и специфичност за смислен анализ.
Етични и правни съображения
Въпросите относно съгласието и етичната употреба на синтетични данни, особено когато са извлечени от чувствителна здравна информация, остават области на активно обсъждане и регулиране.
Заключение
Синтетичните данни трансформират здравеопазването и фармацевтиката чрез балансиране на поверителността с практическата употреба. Въпреки че е изправен пред предизвикателства, способността му да подобрява изследванията, грижите за пациентите и сътрудничеството е значителна. Това прави синтетичните данни ключова иновация за бъдещето на здравеопазването.
