Il processo decisionale basato sui dati è oggi il mantra per il successo e l’eccellenza aziendale. Dal fintech al manifatturiero, dalla vendita al dettaglio alla catena di fornitura, ogni settore sta cavalcando l’onda dei big data e adottando processi decisionali basati sulle statistiche con i suoi modelli e algoritmi di analisi avanzati. Nel settore sanitario, ciò diventa ancora più gratificante e salvavita, fungendo da fondamento dell’innovazione e dei progressi scientifici.
Con una portata così straordinaria arrivano anche le sfide. Con l’aumento della domanda di dati sanitari per scopi diversi, sono in aumento anche le possibilità di violazione dei dati e uso improprio di informazioni sensibili. UN Lo rivela il rapporto del 2023 che sono stati rubati oltre 133 milioni di cartelle cliniche e dati, stabilendo un nuovo record per le violazioni dei dati nel settore sanitario.
L'approvazione del regolamento HIPAA è stata una mossa rassicurante nell'ottimizzazione riservatezza dei dati sanitari, che da solo e in modo significativo riduzione delle violazioni dei dati del 48%. I rapporti rivelano inoltre che il 61% di tutte le violazioni dei dati indica negligenza da parte di dipendenti e professionisti in questo ambito.
Per frenare ulteriormente tali attacchi arriva l’esposizione di massa delle vulnerabilità dati sintetici dei pazienti. Come si suol dire, "I problemi moderni richiedono soluzioni moderne", l'inizio di dati sintetici sanitari consente agli operatori sanitari di rafforzare i dati dei pazienti e utilizzare modelli di intelligenza artificiale per assisterli nella generazione di nuovi dati.
In questo articolo, approfondiremo la comprensione di cosa generazione di dati sintetici è tutto e la sua miriade di aspetti.
Dati sintetici del paziente: che cos'è?
La sintesi è il processo di creazione di qualcosa di nuovo combinando elementi esistenti. Nello stesso contesto, i dati sintetici dei pazienti si riferiscono a dati generati artificialmente da dati reali dei pazienti già esistenti.
In questo processo, modelli statistici e algoritmi studiano grandi volumi di dati dei pazienti, osservano modelli e caratteristiche e generano set di dati che emulano dati reali. Alcune delle tecniche comuni utilizzate nella generazione di dati pazienti artificiali includono:
- Reti avversarie generative (GNN)
- Modelli statistici
- Metodi di anonimizzazione dei dati e altro ancora
I dati sintetici sono una tecnica eccellente ed ermetica per ignorare le preoccupazioni sulla privacy relative alla possibilità di rivelare informazioni sui pazienti che sono reidentificabili. Per comprendere i vantaggi di tali dati, diamo un'occhiata ad alcuni dei casi d'uso più importanti.
Casi d'uso dei dati sintetici
Ricerca e sviluppo di nuovi farmaci e farmaci
Generazione di dati di studi clinici è discreto e le organizzazioni spesso nascondono informazioni critiche. Tuttavia, per scopi di ricerca e sviluppo, l’interoperabilità dei dati è fondamentale per consentire progressi. La generazione di dati sintetici può aiutare i ricercatori a utilizzarli per nascondere parti vitali di informazioni rintracciabili e dati de-silo per studiare in modo collaborativo reazioni e avversari dei farmaci, formulazioni, risultati delle correlazioni e altro ancora.
Privacy e conformità normativa
Mentre si discute sulla necessità di sistemi EHR centralizzati basati su cloud, ci sono anche sfide normative che riguardano problemi di privacy e sicurezza. Sebbene l’interoperabilità dei dati sia inevitabile, le parti interessate in tutto lo spettro sanitario devono essere estremamente vigili sulla condivisione dei dati dei pazienti. I dati sintetici possono aiutare a nascondere aspetti sensibili pur mantenendo i punti di contatto chiave e fungendo da set di dati rappresentativi ideali.
Mitigazione dei pregiudizi in sanità
Nel settore sanitario, l’introduzione di pregiudizi è innata e inevitabile. Ad esempio, se si verifica un'epidemia in una posizione geografica che colpisce uomini di età compresa tra 35 e 50 anni, il pregiudizio viene introdotto per impostazione predefinita per questa persona specifica. Sebbene donne e bambini siano ancora vulnerabili a questa epidemia, i ricercatori hanno bisogno di una base oggettiva per corroborare le loro scoperte. I dati sintetici possono aiutare a eliminare i pregiudizi e fornire rappresentazioni equilibrate.
Set di dati scalabili per la formazione sanitaria
A causa di normative come GDPR, HIPAA e altre, la disponibilità di set di dati per addestrare modelli avanzati di machine learning nativi del settore sanitario rimane frugale. I sistemi di intelligenza artificiale (AI) e i modelli di machine learning richiedono enormi volumi di dati di addestramento per migliorare costantemente e fornire risultati accurati.
Generazione di dati sintetici è una benedizione in questo spazio, poiché consente alle organizzazioni di generare dati artificiali su misura per i loro requisiti di volume, specifiche e risultati e allo stesso tempo incoraggiarli utilizzo etico dei dati sintetici.
Carenze e insidie dei dati sanitari sintetici
Il fatto che esistano sistemi e moduli per generare artificialmente dati sui pazienti e sull’assistenza sanitaria da set di dati esistenti è rassicurante. Tuttavia, questa tecnica non è esente da una buona dose di difetti. Capiamo cosa sono.
Non c'è pratica standard - o tecniche di standardizzazione - generare, condividere e valutare dati sintetici. Ciò rende difficile la collaborazione e l’interoperabilità.
All'estremità dello spettro esistono sistemi altrettanto potenti e sofisticati ingegnere inverso dati sintetici ed esporre dati reali dei pazienti.
Non c'è moderazione o controllo in atto per garantire l’uso etico dei dati sintetici.
Pur essendo un processo autonomo, è necessario che ci sia a umano nel ciclo per garantire che gli elementi critici richiesti per un'attività o una ricerca siano catturati da un modello. Ad esempio, se un modello sostituisce la sinusite con l’emicrania in una colonna sulle condizioni critiche, l’intero processo di ricerca si orienta in una nuova direzione.
Shaip e il suo ruolo nella democratizzazione dei dati sulla formazione sanitaria
A Shaip, non solo veneriamo la meraviglia di dati sanitari sintetici ma restate vigili anche rispetto ai suoi colli di bottiglia e agli esiti non desiderati. Ecco perché il nostro processo di generazione di dati sanitari sintetici adotta una procedura sistematica e rigorosa per garantire set di dati di formazione scalabili e affidabili.
I nostri protocolli human-in-the-loop e gli interventi di garanzia della qualità garantiscono ulteriormente la qualità dei set di dati sintetici il tuo progetto ha bisogno. Il valore fondamentale dei dati sintetici risiede nel promuovere i progressi scientifici non a scapito della privacy dell'individuo. La nostra visione è allineata a questa filosofia e alle nostre procedure per realizzarla.
