Synthetische Gesundheitsdaten: Ein Gleichgewicht zwischen Information und Privatsphäre

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  Quantumrun-Vorausschau
• 16. Juni 2023

Insight-Highlights

Synthetische Gesundheitsdaten überwinden Herausforderungen beim Zugriff auf hochwertige Informationen und schützen gleichzeitig die Vertraulichkeit der Patienten. Es könnte das Gesundheitswesen revolutionieren, indem es die Forschung ankurbelt, die technische Entwicklung erleichtert, die Modellierung von Gesundheitssystemen unterstützt und gleichzeitig das Risiko von Datenmissbrauch verringert. Potenzielle Herausforderungen wie Sicherheitslücken, KI-Voreingenommenheit und Unterrepräsentation von Gruppen müssen jedoch mit neuen Vorschriften angegangen werden.

Kontext synthetischer Gesundheitsdaten

Der Zugang zu hochwertigen Gesundheits- und gesundheitsbezogenen Daten kann aufgrund von Kosten, Datenschutzbestimmungen und verschiedenen rechtlichen und geistigen Eigentumsbeschränkungen eine Herausforderung darstellen. Um die Vertraulichkeit der Patienten zu wahren, verlassen sich Forscher und Entwickler häufig auf anonymisierte Daten für Hypothesentests, Datenmodellvalidierung, Algorithmenentwicklung und innovatives Prototyping. Allerdings ist die Gefahr einer erneuten Identifizierung anonymisierter Daten, insbesondere bei seltenen Erkrankungen, erheblich und lässt sich praktisch nicht beseitigen. Darüber hinaus ist die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen für die Entwicklung von Analysemodellen, Algorithmen und Softwareanwendungen aufgrund verschiedener Interoperabilitätsherausforderungen oft kompliziert. Synthetische Daten können den Prozess der Einführung, Verfeinerung oder Erprobung bahnbrechender Forschungsmethoden beschleunigen. 

Datenschutzgesetze sowohl in den Vereinigten Staaten als auch in Europa schützen die Gesundheitsdaten von Einzelpersonen vor dem Zugriff Dritter. Folglich bleiben Details wie die psychische Gesundheit eines Patienten, verschriebene Medikamente und der Cholesterinspiegel vertraulich. Algorithmen können jedoch eine Reihe künstlicher Patienten konstruieren, die verschiedene Bevölkerungsgruppen genau widerspiegeln, und so eine neue Welle von Forschung und Entwicklung ermöglichen. 

Zu Beginn der COVID-19-Pandemie nutzte das in Israel ansässige Sheba Medical Center MDClone, ein lokales Start-up, das synthetische Daten aus Krankenakten generiert. Diese Initiative trug dazu bei, Daten von ihren COVID-19-Patienten zu gewinnen, was es Forschern in Israel ermöglichte, das Fortschreiten des Virus zu untersuchen, was zu einem Algorithmus führte, der Medizinern dabei half, Intensivpatienten effektiver zu priorisieren. 

Störende Wirkung

Synthetische Gesundheitsdaten könnten die medizinische Forschung erheblich beschleunigen und verbessern. Durch die Erstellung realistischer, umfangreicher Datensätze ohne Beeinträchtigung der Privatsphäre der Patienten könnten Forscher verschiedene Gesundheitszustände, Trends und Ergebnisse effizienter untersuchen. Diese Funktion könnte zu einer schnelleren Entwicklung von Behandlungen und Interventionen, genaueren Vorhersagemodellen und einem besseren Verständnis komplexer Krankheiten führen. Darüber hinaus könnte die Verwendung synthetischer Daten dazu beitragen, gesundheitliche Ungleichheiten zu beseitigen, indem sie die Forschung an wenig erforschten Bevölkerungsgruppen ermöglicht, für die die Erhebung ausreichender Daten aus der realen Welt schwierig oder ethisch problematisch sein könnte.

Darüber hinaus könnten synthetische Gesundheitsdaten die Entwicklung und Validierung von Gesundheitstechnologien verändern. Innovatoren in den Bereichen digitale Gesundheit, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden erheblich vom Zugriff auf umfangreiche, vielfältige Datensätze für Trainings- und Testalgorithmen profitieren. Mit synthetischen Gesundheitsdaten können sie die Genauigkeit, Fairness und Nützlichkeit ihrer Tools verbessern, ohne die rechtlichen, ethischen und praktischen Hürden beim Umgang mit tatsächlichen Patientendaten. Diese Funktion könnte die Entwicklung diagnostischer KI-Tools und personalisierter digitaler Gesundheitsinterventionen beschleunigen und sogar die Entstehung neuer, datengesteuerter Gesundheitsparadigmen erleichtern.

Schließlich könnten synthetische Gesundheitsdaten wichtige Auswirkungen auf die Gesundheitspolitik und das Gesundheitsmanagement haben. Hochwertige synthetische Daten könnten eine robustere Modellierung von Gesundheitssystemen unterstützen und in die Planung und Bewertung von Gesundheitsdiensten einfließen. Es könnte auch die Untersuchung hypothetischer Szenarien ermöglichen, beispielsweise der wahrscheinlichen Auswirkungen verschiedener Interventionen im Bereich der öffentlichen Gesundheit, ohne dass teure, zeitaufwändige und potenziell riskante Versuche in der Praxis erforderlich wären. 

Auswirkungen synthetischer Gesundheitsdaten

Zu den weiteren Auswirkungen synthetischer Gesundheitsdaten können gehören: 

• Ein geringeres Risiko, dass sensible Patientendaten durchsickern oder missbraucht werden. Es könnte jedoch zu neuen Sicherheitslücken führen, wenn es nicht ordnungsgemäß verwaltet wird.
• Eine bessere Modellierung von Gesundheitszuständen und Behandlungsergebnissen in verschiedenen Bevölkerungsgruppen führt zu einem verbesserten Zugang zur Gesundheitsversorgung für unterrepräsentierte Gruppen. Wenn diese synthetischen Informationen jedoch einen KI-Voreingenommenheit aufweisen, könnte dies auch die medizinische Diskriminierung verschlimmern.
• Reduzierte Kosten für medizinische Forschung, da keine teuren und zeitaufwändigen Patientenrekrutierungs- und Datenerfassungsprozesse mehr erforderlich sind. 
• Regierungen schaffen neue Gesetze und Vorschriften, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen, die Datennutzung zu regeln und einen gleichberechtigten Zugang zu den Vorteilen dieser Technologie sicherzustellen. 
• Anspruchsvollere KI/ML-Anwendungen stellen eine Fülle von Daten ohne Datenschutzbedenken bereit und automatisieren gleichzeitig die Verarbeitung und Verwaltung elektronischer Gesundheitsakten.
• Der weltweite Austausch synthetischer Gesundheitsdaten verbessert die internationale Zusammenarbeit bei der Bewältigung von Gesundheitskrisen wie Pandemien, ohne die Privatsphäre der Patienten zu verletzen. Diese Entwicklung kann zu robusteren globalen Gesundheitssystemen und schnellen Reaktionsmechanismen führen.
• Eine Reduzierung der physischen Ressourcen, die für die herkömmliche Datenerfassung, -speicherung und -freigabe erforderlich sind, könnte zu geringeren COXNUMX-Emissionen führen.

Fragen zu berücksichtigen

• Wenn Sie im Gesundheitswesen arbeiten, wie nutzt Ihre Organisation synthetische Daten in der Forschung?
• Was sind die potenziellen Einschränkungen synthetischer Gesundheitsdaten?