Szintetikus egészségügyi adatok: egyensúly az információ és a magánélet között

• Szerző:
• Szerző neve

  Quantumrun Foresight
• Június 16, 2023

Insight kiemeli

A szintetikus egészségügyi adatok legyőzik a minőségi információkhoz való hozzáférés kihívásait, miközben megóvják a betegek bizalmas kezelését. Forradalmasíthatja az egészségügyet a kutatás fellendítésével, a technológiai fejlesztés elősegítésével és az egészségügyi rendszerek modellezésének elősegítésével, miközben csökkenti az adatokkal való visszaélés kockázatát. Az olyan lehetséges kihívásokat azonban, mint például a biztonsági rések, a mesterséges intelligencia elfogultsága és a csoportok alulreprezentáltsága, új szabályozással kell kezelni.

Szintetikus egészségügyi adatok kontextusa

A jó minőségű egészségügyi és egészségügyi adatokhoz való hozzáférés kihívást jelenthet a költségek, az adatvédelmi előírások, valamint a különféle jogi és szellemi tulajdonra vonatkozó korlátozások miatt. A betegek bizalmas kezelésének tiszteletben tartása érdekében a kutatók és fejlesztők gyakran anonimizált adatokra támaszkodnak a hipotézisek teszteléséhez, az adatmodell-érvényesítéshez, az algoritmusok fejlesztéséhez és az innovatív prototípus-készítéshez. Az anonimizált adatok újbóli azonosításának veszélye azonban jelentős, és gyakorlatilag lehetetlen felszámolni, különösen ritka esetekben. Ezenkívül a különféle interoperabilitási kihívások miatt a különböző forrásokból származó adatok integrálása elemzési modellek, algoritmusok és szoftveralkalmazások fejlesztéséhez gyakran bonyolult. A szintetikus adatok felgyorsíthatják az úttörő kutatási módszerek elindításának, finomításának vagy tesztelésének folyamatát. 

Mind az Egyesült Államokban, mind Európában az adatvédelmi törvények védik az egyének egészségügyi adatait a harmadik felek hozzáférésétől. Következésképpen az olyan részleteket, mint a páciens mentális egészsége, a felírt gyógyszerek és a koleszterinszint, titokban tartják. Az algoritmusok azonban képesek olyan mesterséges betegek halmazát létrehozni, amelyek pontosan tükrözik a népesség különböző rétegeit, elősegítve ezzel a kutatás és fejlesztés új hullámát. 

A COVID-19 világjárvány kezdetén az izraeli székhelyű Sheba Medical Center az MDClone helyi induló vállalkozást használta fel, amely szintetikus adatokat állít elő egészségügyi feljegyzésekből. Ez a kezdeményezés segített adatokat előállítani a COVID-19-betegekről, lehetővé téve az izraeli kutatóknak a vírus progressziójának tanulmányozását, ami egy olyan algoritmust eredményezett, amely segítette az egészségügyi szakembereket abban, hogy hatékonyabban rangsorolják az intenzív osztályú betegeket. 

Bomlasztó hatás

A szintetikus egészségügyi adatok jelentősen felgyorsíthatják és javíthatják az orvosi kutatást. Valósághű, nagyszabású adatkészletek létrehozásával a betegek magánéletének veszélyeztetése nélkül a kutatók hatékonyabban tanulmányozhatják a különböző egészségügyi állapotokat, trendeket és eredményeket. Ez a funkció a kezelések és beavatkozások gyorsabb fejlesztéséhez, pontosabb prediktív modellekhez és az összetett betegségek jobb megértéséhez vezethet. Ezen túlmenően, a szintetikus adatok használata segíthet az egészségügyi különbségek leküzdésében azáltal, hogy lehetővé teszi a kutatást olyan kevéssé tanulmányozott populációkkal kapcsolatban, amelyek számára az elegendő valós adat összegyűjtése nehézkes vagy etikailag problémás lehet.

Ezenkívül a szintetikus egészségügyi adatok átalakíthatják az egészségügyi technológiák fejlesztését és validálását. A digitális egészségügy, a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) újítóinak jelentős előnye származik abból, hogy gazdag, változatos adatkészletekhez férhetnek hozzá a képzési és tesztelési algoritmusokhoz. Szintetikus egészségügyi adatokkal javíthatják eszközeik pontosságát, méltányosságát és hasznosságát anélkül, hogy a tényleges betegadatok kezelésének jogi, etikai és gyakorlati akadályai lennének. Ez a funkció felgyorsíthatja a diagnosztikai AI-eszközök és a személyre szabott digitális egészségügyi beavatkozások fejlesztését, sőt új, adatvezérelt egészségügyi paradigmák megjelenését is elősegítheti.

Végül, a szintetikus egészségügyi adatok fontos hatással lehetnek az egészségügyi politikára és menedzsmentre. A jó minőségű szintetikus adatok támogathatnák az egészségügyi rendszerek megbízhatóbb modellezését, amelyek az egészségügyi szolgáltatások tervezését és értékelését szolgálják. Lehetővé teheti olyan hipotetikus forgatókönyvek feltárását is, mint például a különböző közegészségügyi beavatkozások valószínű hatása anélkül, hogy drága, időigényes és potenciálisan kockázatos valós kísérletekre lenne szükség. 

A szintetikus egészségügyi adatok következményei

A szintetikus egészségügyi adatok tágabb vonatkozásai a következők lehetnek: 

• Alacsonyabb annak a kockázata, hogy az érzékeny beteginformációkat kiszivárogtatják vagy visszaélnek. Ez azonban új biztonsági résekhez vezethet, ha nem kezelik megfelelően.
• Az egészségügyi állapotok és kezelési eredmények jobb modellezése a különböző populációkban, ami az alulreprezentált csoportok egészségügyi ellátáshoz való jobb hozzáférését eredményezi. Ha azonban a mesterséges intelligencia torzítása jelen van ebben a szintetikus információban, az ronthatja az orvosi diszkriminációt is.
• Csökkentett orvosi kutatási költségek, mivel nincs szükség drága és időigényes betegfelvételi és adatgyűjtési folyamatokra. 
• A kormányok új törvényeket és rendelkezéseket hoznak létre a betegek magánéletének védelme, az adathasználat szabályozása és a technológia előnyeihez való méltányos hozzáférés biztosítása érdekében. 
• Kifinomultabb AI/ML alkalmazások, amelyek rengeteg adatot biztosítanak adatvédelmi aggályok nélkül, miközben automatizálják az elektronikus egészségügyi nyilvántartások feldolgozását és kezelését.
• A szintetikus egészségügyi adatok globális megosztása javítja a nemzetközi együttműködést az egészségügyi válságok, például a világjárványok kezelésében a betegek magánéletének megsértése nélkül. Ez a fejlődés erőteljesebb globális egészségügyi rendszerekhez és gyors reagálási mechanizmusokhoz vezethet.
• A hagyományos adatgyűjtéshez, tároláshoz és megosztáshoz szükséges fizikai erőforrások csökkentése alacsonyabb szén-dioxid-kibocsátáshoz vezethet.

Megfontolandó kérdések

• Ha Ön az egészségügyben dolgozik, hogyan használja fel szervezete a szintetikus adatokat a kutatásban?
• Melyek a szintetikus egészségügyi adatok lehetséges korlátai?