合成健康データ: 情報とプライバシーのバランス

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  クォンタムラン・フォーサイト
• 2023 年 6 月 16 日

洞察のハイライト

合成健康データは、患者の機密性を保護しながら、質の高い情報にアクセスする際の課題を克服します。 データ悪用のリスクを軽減しながら、研究を促進し、技術開発を促進し、医療システムのモデリングを支援することで、医療に革命を起こす可能性があります。 ただし、セキュリティの脆弱性、AI の偏り、グループの過小評価などの潜在的な課題には、新しい規制で対処する必要があります。

合成健康データのコンテキスト

高品質の健康およびヘルスケア関連データへのアクセスは、コスト、プライバシー規制、さまざまな法的および知的財産の制限により困難な場合があります。 患者の機密性を尊重するため、研究者や開発者は、仮説検証、データモデルの検証、アルゴリズム開発、革新的なプロトタイピングのために匿名化されたデータに頻繁に依存しています。 ただし、匿名化されたデータが再識別される脅威は、特にまれな条件下では重大であり、根絶することは事実上不可能です。 さらに、さまざまな相互運用性の課題により、分析モデル、アルゴリズム、ソフトウェア アプリケーションを開発するためにさまざまなソースからのデータを統合することは、多くの場合複雑になります。 合成データは、先駆的な研究手法の開始、洗練、またはテストのプロセスを迅速化できます。 

米国とヨーロッパのプライバシー法は、個人の健康情報が第三者のアクセスから保護されています。 その結果、患者の精神的健康状態、処方薬、コレステロール値などの詳細は非公開に保たれます。 ただし、アルゴリズムは、人口のさまざまなセクションを正確に反映する一連の人工患者を構築できるため、新たな研究開発の波が促進されます。 

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックが始まった際、イスラエルに本拠を置くシバ医療センターは、医療記録から合成データを生成する地元の新興企業であるMDCloneを活用した。 この取り組みは、新型コロナウイルス感染症患者からのデータ生成に役立ち、イスラエルの研究者がウイルスの進行状況を研究できるようになり、その結果、医療専門家がより効果的に ICU 患者の優先順位を付けるのに役立つアルゴリズムが誕生しました。 

破壊的な影響

合成健康データは、医学研究を大幅に促進し、強化する可能性があります。 患者のプライバシーを損なうことなく現実的な大規模なデータセットを作成することで、研究者はさまざまな健康状態、傾向、結果をより効率的に研究できるようになります。 この機能により、治療法や介入の迅速な開発、より正確な予測モデル、複雑な疾患のより深い理解につながる可能性があります。 さらに、合成データの使用は、現実世界の十分なデータの収集が困難または倫理的に問題がある可能性がある、十分に研究が進んでいない集団に関する研究を可能にすることで、健康格差への取り組みに役立つ可能性があります。

さらに、合成健康データはヘルスケア技術の開発と検証を変革する可能性があります。 デジタル ヘルス、人工知能 (AI)、機械学習 (ML) のイノベーターは、アルゴリズムのトレーニングとテストのために豊富で多様なデータセットにアクセスすることで大きな利益を得ることができます。 合成医療データを使用すると、実際の患者データを扱う際の法的、倫理的、現実的なハードルを気にせずに、ツールの正確性、公平性、実用性を向上させることができます。 この機能は、診断 AI ツールやパーソナライズされたデジタル健康介入の開発を加速し、さらには新しいデータ駆動型のヘルスケア パラダイムの出現を促進する可能性があります。

最後に、合成健康データは、医療政策と管理に重要な影響を与える可能性があります。 高品質の合成データは、より堅牢な医療システムのモデリングをサポートし、医療サービスの計画と評価に情報を提供する可能性があります。 また、費用と時間がかかり、潜在的にリスクを伴う現実世界での試験を必要とせずに、さまざまな公衆衛生介入の起こり得る影響などの仮説的なシナリオを調査できる可能性もあります。 

合成健康データの影響

合成健康データの広範な影響には次のものが含まれる可能性があります。 

• 患者の機密情報が漏洩または悪用されるリスクが低くなります。 ただし、適切に管理しないと、新たなセキュリティ脆弱性が発生する可能性があります。
• さまざまな集団にわたる健康状態と治療結果のモデリングが改善され、過小評価されているグループの医療へのアクセスが向上します。 しかし、この合成情報にAIのバイアスがあれば、医療差別を悪化させる可能性もある。
• 高価で時間のかかる患者の募集やデータ収集のプロセスが不要になり、医学研究のコストが削減されます。 
• 政府は、患者のプライバシーを保護し、データの使用を管理し、このテクノロジーの利点への公平なアクセスを確保するために、新しい法律や規制を制定しています。 
• より洗練された AI/ML アプリケーションは、電子医療記録の処理と管理を自動化しながら、プライバシーを懸念することなく豊富なデータを提供します。
• 合成健康データを世界中で共有することで、患者のプライバシーを侵害することなく、パンデミックなどの健康危機に対処する国際協力が向上します。 この発展は、より強固な世界的な保健システムと迅速な対応メカニズムにつながる可能性があります。
• 従来のデータ収集、保存、共有に必要な物理リソースが削減されれば、二酸化炭素排出量の削減につながる可能性があります。

考慮すべき質問

• 医療業界で働いている場合、あなたの組織は研究で合成データをどのように使用していますか?
• 合成健康データの潜在的な制限は何ですか?