ჯანმრთელობის სინთეტიკური მონაცემები: ბალანსი ინფორმაციასა და კონფიდენციალურობას შორის

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• ივნისი 16, 2023

Insight ხაზს უსვამს

ჯანმრთელობის სინთეტიკური მონაცემები გადალახავს გამოწვევებს ხარისხიან ინფორმაციაზე წვდომის კუთხით, ხოლო პაციენტის კონფიდენციალურობის დაცვას. მას შეუძლია რევოლუცია მოახდინოს ჯანდაცვის სფეროში კვლევების გაძლიერებით, ტექნიკური განვითარების ხელშეწყობით და ჯანდაცვის სისტემის მოდელირების ხელშეწყობით, მონაცემთა ბოროტად გამოყენების რისკების შემცირებით. თუმცა, პოტენციური გამოწვევები, როგორიცაა უსაფრთხოების დაუცველობა, ხელოვნური ინტელექტის მიკერძოება და ჯგუფების არასაკმარისი წარმომადგენლობა, საჭიროებს ახალი რეგულაციების მოგვარებას.

სინთეზური ჯანმრთელობის მონაცემების კონტექსტი

ჯანმრთელობისა და ჯანდაცვასთან დაკავშირებული მაღალი ხარისხის მონაცემებზე წვდომა შეიძლება რთული იყოს ხარჯების, კონფიდენციალურობის რეგულაციების და სხვადასხვა სამართლებრივი და ინტელექტუალური საკუთრების შეზღუდვების გამო. პაციენტის კონფიდენციალურობის პატივისცემის მიზნით, მკვლევარები და დეველოპერები ხშირად ეყრდნობიან ანონიმურ მონაცემებს ჰიპოთეზის ტესტირებისთვის, მონაცემთა მოდელის დადასტურებისთვის, ალგორითმის შემუშავებისა და ინოვაციური პროტოტიპებისთვის. თუმცა, ანონიმური მონაცემების ხელახალი იდენტიფიკაციის საფრთხე, განსაკუთრებით იშვიათი პირობებით, მნიშვნელოვანი და პრაქტიკულად შეუძლებელია აღმოფხვრა. გარდა ამისა, თავსებადობის სხვადასხვა გამოწვევის გამო, სხვადასხვა წყაროებიდან მონაცემების ინტეგრირება ანალიზის მოდელების, ალგორითმებისა და პროგრამული აპლიკაციების შემუშავებისთვის ხშირად რთულია. სინთეზურ მონაცემებს შეუძლია დააჩქაროს კვლევის პიონერული მეთოდების დაწყების, დახვეწის ან ტესტირების პროცესი. 

კონფიდენციალურობის კანონები როგორც შეერთებულ შტატებში, ასევე ევროპაში იცავს პირთა ჯანმრთელობის დეტალებს მესამე მხარის წვდომისგან. შესაბამისად, დეტალები, როგორიცაა პაციენტის ფსიქიკური ჯანმრთელობა, გამოწერილი მედიკამენტები და ქოლესტერინის დონე დაცულია. თუმცა, ალგორითმებს შეუძლიათ შექმნან ხელოვნური პაციენტების ნაკრები, რომელიც ზუსტად ასახავს მოსახლეობის სხვადასხვა ნაწილს, რაც ხელს უწყობს კვლევისა და განვითარების ახალ ტალღას. 

COVID-19 პანდემიის დასაწყისში, ისრაელში დაფუძნებულმა Sheba Medical Center-მა გამოიყენა MDClone, ადგილობრივი დამწყები, რომელიც აწარმოებს სინთეზურ მონაცემებს სამედიცინო ჩანაწერებიდან. ამ ინიციატივამ ხელი შეუწყო მისი COVID-19 პაციენტების მონაცემების გამომუშავებას, რაც ისრაელში მკვლევარებს საშუალებას აძლევდა შეესწავლათ ვირუსის პროგრესირება, რის შედეგადაც შეიქმნა ალგორითმი, რომელიც დაეხმარა სამედიცინო პროფესიონალებს უფრო ეფექტურად მიენიჭათ ICU პაციენტების პრიორიტეტი. 

დამრღვევი გავლენა

ჯანმრთელობის სინთეტურმა მონაცემებმა შეიძლება მნიშვნელოვნად დააჩქაროს და გააძლიეროს სამედიცინო კვლევა. რეალისტური, ფართომასშტაბიანი მონაცემთა ნაკრების შექმნით, პაციენტის კონფიდენციალურობის დარღვევის გარეშე, მკვლევარებს შეეძლოთ უფრო ეფექტურად შეესწავლათ ჯანმრთელობის სხვადასხვა მდგომარეობა, ტენდენციები და შედეგები. ამ მახასიათებელმა შეიძლება გამოიწვიოს მკურნალობისა და ინტერვენციების უფრო სწრაფი განვითარება, უფრო ზუსტი პროგნოზირების მოდელები და რთული დაავადებების უკეთ გაგება. უფრო მეტიც, სინთეზური მონაცემების გამოყენებამ შეიძლება ხელი შეუწყოს ჯანმრთელობის უთანასწორობის დაძლევას, რაც საშუალებას მისცემს კვლევას არასაკმარისად შესწავლილ პოპულაციებზე, რომელთათვისაც რეალური სამყაროს საკმარისი მონაცემების შეგროვება შეიძლება იყოს რთული ან ეთიკურად პრობლემური.

უფრო მეტიც, ჯანმრთელობის სინთეზურმა მონაცემებმა შეიძლება გარდაქმნას ჯანდაცვის ტექნოლოგიების განვითარება და დადასტურება. ციფრული ჯანმრთელობის, ხელოვნური ინტელექტის (AI) და მანქანათმცოდნეობის (ML) ინოვატორები მნიშვნელოვან სარგებელს იღებენ ტრენინგისა და ტესტირების ალგორითმებისთვის მდიდარ, მრავალფეროვან მონაცემთა ნაკრებებზე წვდომით. ჯანმრთელობის სინთეტიკური მონაცემებით, მათ შეუძლიათ გააუმჯობესონ თავიანთი ხელსაწყოების სიზუსტე, სამართლიანობა და სარგებლიანობა, იურიდიული, ეთიკური და პრაქტიკული დაბრკოლებების გარეშე, რომლებიც დაკავშირებულია პაციენტის რეალურ მონაცემებთან. ამ მახასიათებელს შეუძლია დააჩქაროს განვითარება სადიაგნოსტიკო AI ინსტრუმენტებში და პერსონალიზებულ ციფრულ ჯანდაცვის ინტერვენციებში და კიდევ ხელი შეუწყოს ახალი, მონაცემებზე ორიენტირებული ჯანდაცვის პარადიგმების გაჩენას.

დაბოლოს, ჯანმრთელობის სინთეზურ მონაცემებს შეიძლება ჰქონდეს მნიშვნელოვანი გავლენა ჯანდაცვის პოლიტიკასა და მენეჯმენტზე. მაღალი ხარისხის სინთეზურ მონაცემებს შეუძლია ხელი შეუწყოს ჯანდაცვის სისტემების უფრო მძლავრ მოდელირებას, რაც აცნობებს ჯანდაცვის სერვისების დაგეგმვასა და შეფასებას. მას ასევე შეუძლია ჰიპოთეტური სცენარების შესწავლა, როგორიცაა საზოგადოებრივი ჯანდაცვის სხვადასხვა ჩარევის სავარაუდო გავლენა, ძვირადღირებული, შრომატევადი და პოტენციურად სარისკო რეალურ სამყაროში ცდების გარეშე. 

სინთეზური ჯანმრთელობის მონაცემების შედეგები

სინთეზური ჯანმრთელობის მონაცემების უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს: 

• პაციენტის მგრძნობიარე ინფორმაციის გაჟონვის ან ბოროტად გამოყენების დაბალი რისკი. თუმცა, ამან შეიძლება გამოიწვიოს უსაფრთხოების ახალი დაუცველობა, თუ სწორად არ მართავთ.
• ჯანმრთელობის მდგომარეობისა და მკურნალობის შედეგების უკეთესი მოდელირება სხვადასხვა პოპულაციაში, რაც იწვევს ჯანმრთელობის დაცვის ხელმისაწვდომობას ნაკლებად წარმოდგენილი ჯგუფებისთვის. თუმცა, თუ ხელოვნური ინტელექტის მიკერძოება არის ამ სინთეზურ ინფორმაციაში, ამან შეიძლება ასევე გააუარესოს სამედიცინო დისკრიმინაცია.
• შემცირდა სამედიცინო კვლევის ღირებულება ძვირადღირებული და შრომატევადი პაციენტების რეკრუტირებისა და მონაცემთა შეგროვების პროცესების საჭიროების აღმოფხვრით. 
• მთავრობები ქმნიან ახალ კანონებსა და რეგულაციებს, რათა დაიცვან პაციენტების კონფიდენციალურობა, მართონ მონაცემთა გამოყენება და უზრუნველყონ თანაბარი წვდომა ამ ტექნოლოგიის უპირატესობებზე. 
• უფრო დახვეწილი AI/ML აპლიკაციები, რომლებიც უზრუნველყოფენ უამრავ მონაცემს კონფიდენციალურობის შეშფოთების გარეშე, ჯანმრთელობის ელექტრონული ჩანაწერების დამუშავებისა და მართვის ავტომატიზაციისას.
• სინთეზური ჯანმრთელობის მონაცემების გაზიარება გლობალურად, რაც აუმჯობესებს საერთაშორისო თანამშრომლობას ჯანმრთელობის კრიზისებთან, როგორიცაა პანდემიები, პაციენტების კონფიდენციალურობის დარღვევის გარეშე. ამ განვითარებამ შეიძლება გამოიწვიოს უფრო ძლიერი გლობალური ჯანდაცვის სისტემები და სწრაფი რეაგირების მექანიზმები.
• ტრადიციული მონაცემების შეგროვების, შენახვისა და გაზიარებისთვის საჭირო ფიზიკური რესურსების შემცირებამ შეიძლება გამოიწვიოს ნახშირბადის ემისიების შემცირება.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• თუ თქვენ მუშაობთ ჯანდაცვის სფეროში, როგორ იყენებს თქვენი ორგანიზაცია სინთეზურ მონაცემებს კვლევაში?
• რა არის სინთეზური ჯანმრთელობის მონაცემების პოტენციური შეზღუდვები?