Առողջության սինթետիկ տվյալներ. հավասարակշռություն տեղեկատվության և գաղտնիության միջև

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Հունիսի 16, 2023

Insight-ի կարևորագույն կետերը

Առողջության սինթետիկ տվյալները հաղթահարում են որակյալ տեղեկատվության հասանելիության մարտահրավերները՝ միաժամանակ պաշտպանելով հիվանդի գաղտնիությունը: Այն կարող է հեղափոխել առողջապահությունը՝ խթանելով հետազոտությունները, հեշտացնելով տեխնոլոգիական զարգացումը և օգնելով առողջապահական համակարգի մոդելավորմանը՝ միաժամանակ նվազեցնելով տվյալների չարաշահման ռիսկերը: Այնուամենայնիվ, պոտենցիալ մարտահրավերները, ինչպիսիք են անվտանգության խոցելիությունները, AI-ի կողմնակալությունը և խմբերի թերներկայացվածությունը, պետք է լուծվեն նոր կանոնակարգերով:

Առողջության սինթետիկ տվյալների համատեքստ

Առողջապահության և առողջապահական խնամքի հետ կապված բարձրորակ տվյալների հասանելիությունը կարող է դժվար լինել ծախսերի, գաղտնիության կանոնակարգերի և իրավական և մտավոր սեփականության տարբեր սահմանափակումների պատճառով: Հիվանդի գաղտնիությունը հարգելու համար հետազոտողները և մշակողները հաճախ հիմնվում են անանուն տվյալների վրա հիպոթեզների փորձարկման, տվյալների մոդելի վավերացման, ալգորիթմի մշակման և նորարարական նախատիպերի համար: Այնուամենայնիվ, անանուն տվյալների վերահաստատման սպառնալիքը, հատկապես հազվագյուտ պայմանների դեպքում, նշանակալի է և գործնականում անհնար է վերացնել: Բացի այդ, փոխգործունակության տարբեր մարտահրավերների պատճառով, վերլուծության մոդելների, ալգորիթմների և ծրագրային հավելվածների մշակման համար տարբեր աղբյուրներից տվյալների ինտեգրումը հաճախ բարդ է: Սինթետիկ տվյալները կարող են արագացնել հետազոտության առաջավոր մեթոդների մեկնարկի, կատարելագործման կամ փորձարկման գործընթացը: 

Գաղտնիության մասին օրենքները և՛ Միացյալ Նահանգներում, և՛ Եվրոպայում պաշտպանում են անհատների առողջական տվյալները երրորդ կողմերի մուտքից: Հետևաբար, մանրամասները, ինչպիսիք են հիվանդի հոգեկան առողջությունը, նշանակված դեղամիջոցները և խոլեստերինի մակարդակը, գաղտնի են պահվում: Այնուամենայնիվ, ալգորիթմները կարող են ստեղծել արհեստական ​​հիվանդների մի շարք, որոնք ճշգրտորեն արտացոլում են բնակչության տարբեր հատվածները՝ դրանով իսկ նպաստելով հետազոտության և զարգացման թարմ ալիքին: 

COVID-19 համաճարակի սկզբում Իսրայելում գործող «Շեբա» բժշկական կենտրոնը կիրառեց MDClone-ը՝ տեղական նորաստեղծ ընկերություն, որը սինթետիկ տվյալներ է ստեղծում բժշկական գրառումներից: Այս նախաձեռնությունը օգնեց տվյալների մշակել իր COVID-19 հիվանդներից՝ հնարավորություն տալով Իսրայելի հետազոտողներին ուսումնասիրել վիրուսի առաջընթացը, ինչի արդյունքում ստեղծվեց ալգորիթմ, որն օգնեց բժշկական մասնագետներին ավելի արդյունավետորեն առաջնահերթություն տալ ICU հիվանդներին: 

Խանգարող ազդեցություն

Առողջության սինթետիկ տվյալները կարող են զգալիորեն արագացնել և ուժեղացնել բժշկական հետազոտությունները: Ստեղծելով իրատեսական, լայնածավալ տվյալների հավաքածուներ՝ առանց հիվանդի գաղտնիությունը խախտելու, հետազոտողները կարող են ավելի արդյունավետ կերպով ուսումնասիրել տարբեր առողջական պայմաններ, միտումներ և արդյունքներ: Այս հատկանիշը կարող է հանգեցնել բուժման և միջամտությունների ավելի արագ զարգացման, ավելի ճշգրիտ կանխատեսող մոդելների և բարդ հիվանդությունների ավելի լավ ընկալման: Ավելին, սինթետիկ տվյալների օգտագործումը կարող է օգնել հաղթահարելու առողջական անհամամասնությունները՝ հնարավորություն տալով հետազոտություններ կատարել ոչ այնքան ուսումնասիրված բնակչության վրա, որոնց համար իրական աշխարհի բավարար տվյալների հավաքումը կարող է դժվար լինել կամ էթիկապես խնդրահարույց լինել:

Ավելին, առողջության սինթետիկ տվյալները կարող են փոխակերպել առողջապահական տեխնոլոգիաների զարգացումն ու վավերացումը: Թվային առողջության, արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) և մեքենայական ուսուցման (ML) նորարարները զգալիորեն օգուտ են քաղում վերապատրաստման և փորձարկման ալգորիթմների հարուստ, բազմազան տվյալների հավաքածուներից: Առողջության սինթետիկ տվյալների շնորհիվ նրանք կարող են բարելավել իրենց գործիքների ճշգրտությունը, արդարությունը և օգտակարությունը՝ առանց հիվանդի իրական տվյալների հետ աշխատելու իրավական, էթիկական և գործնական խոչընդոտների: Այս հատկությունը կարող է արագացնել զարգացումները ախտորոշիչ AI գործիքների և անհատականացված թվային առողջապահական միջամտությունների, և նույնիսկ հեշտացնել նոր, տվյալների վրա հիմնված առողջապահական պարադիգմների առաջացումը:

Վերջապես, առողջության սինթետիկ տվյալները կարող են կարևոր հետևանքներ ունենալ առողջապահական քաղաքականության և կառավարման համար: Բարձրորակ սինթետիկ տվյալները կարող են աջակցել առողջապահական համակարգերի ավելի ամուր մոդելավորմանը՝ տեղեկացնելով առողջապահական ծառայությունների պլանավորման և գնահատման մասին: Այն կարող է նաև հնարավորություն տալ հետազոտել հիպոթետիկ սցենարներ, ինչպիսիք են հանրային առողջության տարբեր միջամտությունների հավանական ազդեցությունը, առանց իրական աշխարհում թանկ, ժամանակատար և պոտենցիալ ռիսկային փորձարկումների անհրաժեշտության: 

Սինթետիկ առողջության տվյալների հետևանքները

Սինթետիկ առողջության տվյալների ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Հիվանդի զգայուն տեղեկատվության արտահոսքի կամ չարաշահման ավելի ցածր ռիսկ: Այնուամենայնիվ, այն կարող է հանգեցնել անվտանգության նոր խոցելիության, եթե պատշաճ կերպով չկառավարվի:
• Առողջական պայմանների և բուժման արդյունքների ավելի լավ մոդելավորում տարբեր պոպուլյացիաների համար, ինչը հանգեցնում է թերներկայացված խմբերի համար առողջապահական խնամքի բարելավմանը: Այնուամենայնիվ, եթե այս սինթետիկ տեղեկատվության մեջ առկա է AI-ի կողմնակալություն, դա կարող է նաև վատթարացնել բժշկական խտրականությունը:
• Նվազեցրեց բժշկական հետազոտությունների արժեքը՝ վերացնելով հիվանդների հավաքագրման և տվյալների հավաքագրման թանկ և ժամանակատար գործընթացների անհրաժեշտությունը: 
• Կառավարությունները ստեղծում են նոր օրենքներ և կանոնակարգեր՝ պաշտպանելու հիվանդների գաղտնիությունը, կառավարելու տվյալների օգտագործումը և ապահովելու այս տեխնոլոգիայի առավելություններին արդար հասանելիություն: 
• Ավելի բարդ AI/ML հավելվածներ, որոնք ապահովում են մեծ քանակությամբ տվյալներ՝ առանց գաղտնիության մտահոգության՝ միաժամանակ ավտոմատացնելով էլեկտրոնային առողջապահական գրառումների մշակումն ու կառավարումը:
• Համաշխարհային սինթետիկ առողջության տվյալների փոխանակում, որը բարելավում է միջազգային համագործակցությունը առողջական ճգնաժամերի դեմ պայքարում, ինչպիսիք են համաճարակները, առանց հիվանդի գաղտնիությունը խախտելու: Այս զարգացումը կարող է հանգեցնել ավելի ամուր համաշխարհային առողջապահական համակարգերի և արագ արձագանքման մեխանիզմների:
• Ավանդական տվյալների հավաքագրման, պահպանման և փոխանակման համար անհրաժեշտ ֆիզիկական ռեսուրսների կրճատումը կարող է հանգեցնել ածխածնի արտանետումների նվազմանը:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Եթե ​​դուք աշխատում եք առողջապահության ոլորտում, ինչպե՞ս է ձեր կազմակերպությունն օգտագործում սինթետիկ տվյալները հետազոտության մեջ:
• Որո՞նք են սինթետիկ առողջության տվյալների հնարավոր սահմանափակումները: