Сінтэтычныя даныя пра здароўе: баланс паміж інфармацыяй і прыватнасцю

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Чэрвень 16, 2023

Асноўныя моманты Insight

Сінтэтычныя даныя пра здароўе пераадольваюць праблемы ў доступе да якаснай інфармацыі, адначасова абараняючы канфідэнцыяльнасць пацыента. Гэта магло б зрабіць рэвалюцыю ў ахове здароўя, пашырыўшы даследаванні, садзейнічаючы распрацоўцы тэхналогій і дапамагаючы мадэляваць сістэму аховы здароўя, адначасова зніжаючы рызыкі злоўжывання дадзенымі. Аднак патэнцыйныя праблемы, такія як слабыя месцы ў бяспецы, прадузятасць штучнага інтэлекту і недастатковая прадстаўленасць груп, патрабуюць вырашэння з дапамогай новых правілаў.

Кантэкст сінтэтычных дадзеных пра здароўе

Доступ да высакаякасных дадзеных пра здароўе і ахову здароўя можа быць складаным з-за кошту, правілаў канфідэнцыяльнасці і розных юрыдычных абмежаванняў і абмежаванняў інтэлектуальнай уласнасці. Каб паважаць канфідэнцыяльнасць пацыента, даследчыкі і распрацоўшчыкі часта абапіраюцца на ананімныя дадзеныя для праверкі гіпотэз, праверкі мадэлі даных, распрацоўкі алгарытмаў і інавацыйнага прататыпавання. Аднак пагроза паўторнай ідэнтыфікацыі ананімізаваных даных, асабліва ў рэдкіх выпадках, значная і яе практычна немагчыма выкараніць. Акрамя таго, з-за розных праблем узаемадзеяння інтэграцыя даных з розных крыніц для распрацоўкі мадэляў аналізу, алгарытмаў і праграмнага забеспячэння часта бывае складанай. Сінтэтычныя даныя могуць паскорыць працэс ініцыявання, удасканалення або тэставання наватарскіх метадаў даследавання. 

Законы аб канфідэнцыяльнасці як у Злучаных Штатах, так і ў Еўропе абараняюць даныя пра здароўе людзей ад доступу трэціх асоб. Такім чынам, такія дэталі, як псіхічнае здароўе пацыента, прызначаныя лекі і ўзровень халестэрыну, захоўваюцца ў таямніцы. Тым не менш, алгарытмы могуць стварыць набор штучных пацыентаў, якія дакладна адлюстроўваюць розныя пласты насельніцтва, што спрыяе новай хвалі даследаванняў і распрацовак. 

У пачатку пандэміі COVID-19 ізраільскі медыцынскі цэнтр Sheba выкарыстаў MDClone, мясцовы стартап, які стварае сінтэтычныя даныя з медыцынскіх запісаў. Гэтая ініцыятыва дапамагла атрымаць даныя аб пацыентах з COVID-19, што дазволіла даследчыкам у Ізраілі вывучыць прагрэсаванне віруса, што прывяло да алгарытму, які дапамог медыцынскім работнікам больш эфектыўна расстаўляць прыярытэты для пацыентаў у рэанімацыі. 

Разбуральнае ўздзеянне

Сінтэтычныя дадзеныя аб стане здароўя могуць значна паскорыць і палепшыць медыцынскія даследаванні. Ствараючы рэалістычныя буйнамаштабныя наборы даных без шкоды для прыватнасці пацыентаў, даследчыкі маглі б больш эфектыўна вывучаць розныя стану здароўя, тэндэнцыі і вынікі. Гэта можа прывесці да больш хуткай распрацоўкі метадаў лячэння і ўмяшання, больш дакладных прагнастычных мадэляў і лепшага разумення складаных захворванняў. Больш за тое, выкарыстанне сінтэтычных даных можа дапамагчы ў барацьбе з дыспрапорцыямі ў стане здароўя, дазваляючы праводзіць даследаванні на недастаткова вывучаных групах насельніцтва, для якіх збор дастатковай колькасці рэальных даных можа быць цяжкім або праблематычным з этычнага пункту гледжання.

Больш за тое, сінтэтычныя даныя пра здароўе могуць змяніць развіццё і праверку тэхналогій аховы здароўя. Наватары ў галіне лічбавай аховы здароўя, штучнага інтэлекту (AI) і машыннага навучання (ML) могуць атрымаць значную выгаду ад доступу да багатых і разнастайных набораў даных для навучання і тэсціравання алгарытмаў. З дапамогай сінтэтычных даных аб стане здароўя яны могуць палепшыць дакладнасць, справядлівасць і карыснасць сваіх інструментаў без юрыдычных, этычных і практычных перашкод пры апрацоўцы фактычных даных пацыентаў. Гэтая функцыя можа паскорыць распрацоўку дыягнастычных інструментаў штучнага інтэлекту і персаналізаваных лічбавых умяшанняў у здароўе і нават спрыяць з'яўленню новых парадыгм аховы здароўя, якія кіруюцца дадзенымі.

Нарэшце, сінтэтычныя дадзеныя пра здароўе могуць мець важныя наступствы для палітыкі і кіравання ў галіне аховы здароўя. Высакаякасныя сінтэтычныя даныя могуць падтрымліваць больш надзейнае мадэляванне сістэм аховы здароўя, інфармуючы пры планаванні і ацэнцы паслуг аховы здароўя. Гэта таксама магло б даць магчымасць даследаваць гіпатэтычныя сцэнарыі, такія як верагоднае ўздзеянне розных мерапрыемстваў у галіне грамадскага аховы здароўя, без неабходнасці дарагіх, працаёмкіх і патэнцыйна рызыкоўных выпрабаванняў у рэальным свеце. 

Наступствы сінтэтычных дадзеных пра здароўе

Больш шырокія наступствы сінтэтычных дадзеных пра здароўе могуць уключаць: 

• Меншы рызыка ўцечкі або няправільнага выкарыстання канфідэнцыйнай інфармацыі пра пацыента. Аднак пры няправільным кіраванні гэта можа прывесці да новых уразлівасцяў бяспекі.
• Лепшае мадэляванне стану здароўя і вынікаў лячэння ў розных групах насельніцтва, што вядзе да паляпшэння доступу да медыцынскай дапамогі для недастаткова прадстаўленых груп. Аднак калі ў гэтай сінтэтычнай інфармацыі прысутнічае прадузятасць штучнага інтэлекту, гэта таксама можа пагоршыць медыцынскую дыскрымінацыю.
• Зніжэнне кошту медыцынскіх даследаванняў за кошт ліквідацыі неабходнасці дарагіх і працаёмкіх працэсаў набору пацыентаў і збору даных. 
• Урады ствараюць новыя законы і правілы для абароны канфідэнцыяльнасці пацыентаў, рэгулявання выкарыстання даных і забеспячэння роўнага доступу да пераваг гэтай тэхналогіі. 
• Больш дасканалыя прыкладанні AI/ML забяспечваюць вялікую колькасць даных без праблем з прыватнасцю пры аўтаматызацыі апрацоўкі і кіравання электроннымі запісамі здароўя.
• Абмен сінтэтычнымі дадзенымі пра здароўе ў глабальным маштабе, паляпшаючы міжнароднае супрацоўніцтва ў барацьбе з крызісамі ў галіне аховы здароўя, такімі як пандэміі, без парушэння прыватнасці пацыентаў. Такое развіццё можа прывесці да больш надзейных глабальных сістэм аховы здароўя і механізмаў хуткага рэагавання.
• Скарачэнне фізічных рэсурсаў, неабходных для традыцыйнага збору, захоўвання і абмену дадзенымі, можа прывесці да зніжэння выкідаў вугляроду.

Пытанні для разгляду

• Калі вы працуеце ў сферы аховы здароўя, як ваша арганізацыя выкарыстоўвае сінтэтычныя даныя ў даследаваннях?
• Якія магчымыя абмежаванні сінтэтычных даных пра здароўе?