Quantumrun

OBRÁZOK PRE OBRÁZOK:

iStock

Syntetické zdravotné údaje: Rovnováha medzi informáciami a súkromím

Výskumníci používajú syntetické zdravotné údaje na rozšírenie lekárskych štúdií a zároveň eliminujú riziko porušenia ochrany osobných údajov.

Autor:
meno autora
Predvídavosť Quantumrun
Júna 16, 2023

Zvýraznenie prehľadu

Syntetické zdravotné údaje prekonávajú problémy v prístupe k informáciám o kvalite a zároveň chránia dôvernosť pacienta. Mohlo by to spôsobiť revolúciu v zdravotníctve tým, že podporí výskum, uľahčí vývoj technológií a pomôže pri modelovaní zdravotného systému a zároveň zníži riziko zneužitia údajov. Potenciálne výzvy, ako sú bezpečnostné slabiny, zaujatosť AI a nedostatočné zastúpenie skupín, je však potrebné riešiť novými nariadeniami.

Kontext syntetických zdravotných údajov

Prístup k vysokokvalitným zdravotným údajom a údajom súvisiacim so zdravotnou starostlivosťou môže byť náročný kvôli nákladom, nariadeniam o ochrane súkromia a rôznym právnym obmedzeniam a obmedzeniam duševného vlastníctva. V záujme rešpektovania dôvernosti pacientov sa výskumníci a vývojári často spoliehajú na anonymizované údaje pri testovaní hypotéz, overovaní údajových modelov, vývoji algoritmov a inovatívnom prototypovaní. Hrozba opätovnej identifikácie anonymizovaných údajov, najmä pri zriedkavých stavoch, je však významná a je prakticky nemožné ju odstrániť. Navyše v dôsledku rôznych problémov interoperability je integrácia údajov z rôznych zdrojov na vývoj analytických modelov, algoritmov a softvérových aplikácií často komplikovaná. Syntetické údaje môžu urýchliť proces iniciovania, zdokonaľovania alebo testovania priekopníckych výskumných metód.

Zákony o ochrane osobných údajov v Spojených štátoch aj v Európe chránia údaje o zdravotnom stave jednotlivcov pred prístupom tretích strán. V dôsledku toho sú podrobnosti, ako je duševné zdravie pacienta, predpísané lieky a hladina cholesterolu, utajené. Algoritmy však dokážu skonštruovať súbor umelých pacientov, ktorí presne odzrkadľujú rôzne časti populácie, čím uľahčujú novú vlnu výskumu a vývoja.

Na začiatku pandémie COVID-19 využilo izraelské Sheba Medical Center MDClone, lokálny start-up, ktorý generuje syntetické údaje zo zdravotných záznamov. Táto iniciatíva pomohla získať údaje od pacientov s COVID-19, čo umožnilo výskumníkom v Izraeli študovať progresiu vírusu, čo viedlo k algoritmu, ktorý pomohol lekárom efektívnejšie uprednostňovať pacientov na JIS.

Rušivý vplyv

Syntetické zdravotné údaje by mohli výrazne urýchliť a zlepšiť lekársky výskum. Vytvorením realistických, rozsiahlych súborov údajov bez ohrozenia súkromia pacientov mohli výskumníci efektívnejšie študovať rôzne zdravotné stavy, trendy a výsledky. Táto vlastnosť by mohla viesť k rýchlejšiemu vývoju liečby a intervencií, presnejším prediktívnym modelom a lepšiemu pochopeniu zložitých chorôb. Okrem toho by použitie syntetických údajov mohlo pomôcť pri riešení zdravotných rozdielov tým, že umožní výskum na nedostatočne preštudovaných populáciách, pre ktoré môže byť zber dostatočných údajov z reálneho sveta náročný alebo eticky problematický.

Syntetické údaje o zdraví by navyše mohli zmeniť vývoj a validáciu technológií zdravotnej starostlivosti. Inovátori v oblasti digitálneho zdravia, umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML) môžu výrazne ťažiť z prístupu k bohatým a rôznorodým súborom údajov na školenie a testovanie algoritmov. Pomocou syntetických zdravotných údajov môžu zlepšiť presnosť, spravodlivosť a užitočnosť svojich nástrojov bez právnych, etických a praktických prekážok pri manipulácii so skutočnými údajmi o pacientoch. Táto funkcia by mohla urýchliť vývoj diagnostických nástrojov AI a personalizovaných digitálnych zdravotných zásahov a dokonca uľahčiť vznik nových paradigiem zdravotnej starostlivosti založenej na údajoch.

Napokon, syntetické zdravotné údaje by mohli mať dôležité dôsledky pre politiku a manažment zdravotnej starostlivosti. Vysokokvalitné syntetické údaje by mohli podporiť robustnejšie modelovanie zdravotných systémov, ktoré by poskytovalo informácie pri plánovaní a hodnotení služieb zdravotnej starostlivosti. Mohlo by to tiež umožniť skúmanie hypotetických scenárov, ako je pravdepodobný vplyv rôznych intervencií v oblasti verejného zdravia, bez potreby drahých, časovo náročných a potenciálne riskantných skúšok v reálnom svete.

Dôsledky syntetických zdravotných údajov

Širšie dôsledky syntetických zdravotných údajov môžu zahŕňať:

Nižšie riziko úniku alebo zneužitia citlivých informácií o pacientoch. Ak však nebude správne spravované, môže to viesť k novým bezpečnostným zraniteľnostiam.
Lepšie modelovanie zdravotných stavov a výsledkov liečby v rôznych populáciách, čo vedie k lepšiemu prístupu k zdravotnej starostlivosti pre nedostatočne zastúpené skupiny. Ak je však v týchto syntetických informáciách prítomná zaujatosť AI, môže to tiež zhoršiť lekársku diskrimináciu.
Znížené náklady na lekársky výskum odstránením potreby drahého a časovo náročného náboru pacientov a procesov zberu údajov.
Vlády vytvárajú nové zákony a predpisy na ochranu súkromia pacientov, riadia používanie údajov a zabezpečujú spravodlivý prístup k výhodám tejto technológie.
Sofistikovanejšie aplikácie AI/ML poskytujúce množstvo údajov bez obáv o súkromie a zároveň automatizujú spracovanie a správu elektronických zdravotných záznamov.
Globálne zdieľanie syntetických údajov o zdraví zlepšuje medzinárodnú spoluprácu pri riešení zdravotných kríz, ako sú pandémie, bez narušenia súkromia pacienta. Tento vývoj môže viesť k robustnejším globálnym zdravotníckym systémom a mechanizmom rýchlej reakcie.
Zníženie fyzických zdrojov potrebných na tradičný zber, ukladanie a zdieľanie údajov by mohlo viesť k nižším emisiám uhlíka.