Veriye dayalı karar verme, günümüzde kurumsal başarı ve mükemmelliğin mantrasıdır. Fintech ve üretimden perakende ve tedarik zincirine kadar her sektör, büyük veri dalgasını kullanıyor ve gelişmiş analitik modelleri ve algoritmalarıyla istatistik tabanlı karar alma sürecini gerçekleştiriyor. Sağlık alanında bu daha da ödüllendirici ve hayat kurtarıcı hale geliyor ve inovasyonun ve bilimsel ilerlemelerin temelini oluşturuyor.
Bu kadar büyük bir kapsam beraberinde zorlukları da getiriyor. Sağlık verilerine çeşitli amaçlarla olan talep arttıkça, veri ihlalleri ve hassas bilgilerin kötüye kullanılması olasılığı da artıyor. 2023 tarihli bir rapor, 133 milyondan fazla tıbbi kayıt ve verinin çalındığını ve sağlık sektöründe veri ihlallerinde yeni bir rekor kırıldığını ortaya koyuyor.
HIPAA düzenlemesinin yürürlüğe girmesi, sağlık verilerinin gizliliğini optimize etme konusunda güven verici bir adım oldu ve veri ihlallerini tek başına ve önemli ölçüde %48 oranında azalttı . Raporlar ayrıca, tüm veri ihlallerinin %61'inin bu alandaki çalışanların ve profesyonellerin ihmalinden kaynaklandığını ortaya koyuyor.
Bu tür saldırıları ve güvenlik açıklarının kitlesel olarak ortaya çıkmasını daha da engellemek için sentetik hasta verileri devreye giriyor . "Modern sorunlar modern çözümler gerektirir" sözüyle de ifade edildiği gibi, sentetik veri tabanlı sağlık hizmetleri, sağlık profesyonellerinin hasta verilerini güçlendirmelerini ve yeni veriler üretmelerine yardımcı olmak için yapay zeka modellerini kullanmalarını sağlıyor.
Bu makalede, sentetik veri üretiminin ne anlama geldiğini ve sayısız yönünü derinlemesine inceleyeceğiz .
Sentetik Hasta Verileri: Nedir?
Sentez, mevcut unsurları birleştirerek yeni bir şey yaratma sürecidir. Aynı bağlamda, sentetik hasta verileri, halihazırda mevcut olan gerçek hasta verilerinden yapay olarak oluşturulmuş verileri ifade eder.
Bu süreçte istatistiksel modeller ve algoritmalar çok miktarda hasta verisini inceler, kalıpları ve özellikleri gözlemler ve gerçek verileri taklit eden veri kümeleri üretir. Yapay hasta verilerinin oluşturulmasında kullanılan yaygın tekniklerden bazıları şunlardır:
- Üretken Rekabetçi Ağlar (GNN'ler)
- İstatistiksel modeller
- Veri anonimleştirme yöntemleri ve daha fazlası
Sentetik veriler, yeniden tanımlanabilen hasta bilgilerinin ifşa edilmesi olasılığıyla ilgili gizlilik endişelerini geçersiz kılan mükemmel ve hava geçirmez bir tekniktir. Bu tür verilerin faydalarını anlamak için en önemli kullanım durumlarından bazılarına göz atalım.
Sentetik Veri Kullanım Durumları
Yeni İlaç ve İlaçların Ar-Ge'si
Klinik araştırma verilerinin oluşturulması gizlidir ve kuruluşlar genellikle kritik bilgileri saklar. Bununla birlikte, araştırma ve geliştirme amaçları için, veri birlikte çalışabilirliği çığır açıcı gelişmeleri mümkün kılmanın anahtarıdır. Sentetik veri üretimi, araştırmacıların izlenebilir hayati bilgileri gizlemelerine ve ilaç reaksiyonlarını ve karşıtlarını, formülasyonları, korelasyonları, sonuçları ve daha fazlasını işbirliği içinde incelemek için verileri birbirinden ayırmalarına yardımcı olabilir.
Gizlilik ve Mevzuata Uygunluk
Merkezi bulut tabanlı EHR sistemlerine duyulan ihtiyaç etrafında tartışmalar olsa da gizlilik ve güvenlik kaygılarıyla ilgili düzenleme zorlukları da mevcut. Verilerin birlikte çalışabilirliği kaçınılmaz olsa da, sağlık hizmeti yelpazesindeki paydaşların hasta verilerinin paylaşımı konusunda son derece dikkatli olması gerekir. Sentetik veriler, önemli temas noktalarını korurken ve ideal temsili veri kümeleri olarak hizmet verirken hassas yönlerin gizlenmesine yardımcı olabilir.
Sağlık Hizmetinde Önyargı Azaltma
Sağlık hizmetlerinde önyargının ortaya çıkması doğuştandır ve kaçınılmazdır. Örneğin, coğrafi bir bölgede 35 ila 50 yaşları arasındaki erkekleri etkileyen bir salgın meydana gelirse, bu belirli kişi için varsayılan olarak önyargı uygulanır. Kadınlar ve çocuklar bu salgına karşı hâlâ savunmasız olsa da araştırmacıların bulgularını kanıtlamak için nesnel bir zemine ihtiyacı var. Sentetik veriler önyargının ortadan kaldırılmasına ve dengeli temsiller sağlanmasına yardımcı olabilir.
Ölçeklenebilir Sağlık Hizmeti Eğitim Veri Kümeleri
GDPR, HIPAA ve daha fazlası gibi düzenlemeler nedeniyle, gelişmiş sağlık hizmetlerinde yerel makine öğrenimi modellerini eğitmeye yönelik veri kümelerinin kullanılabilirliği tutumlu olmaya devam ediyor. Yapay Zeka (AI) sistemleri ve makine öğrenimi modelleri, doğru sonuçları sunma konusunda sürekli olarak daha iyi olabilmek için muazzam miktarda eğitim verisi gerektirir.
Sentetik veri üretimi bu alanda büyük bir nimettir; kuruluşların hacim gereksinimlerine, özelliklerine ve sonuçlarına göre uyarlanmış yapay veriler üretmelerine ve aynı zamanda etik sentetik veri kullanımını teşvik etmelerine olanak tanır.
Sentetik Sağlık Verilerinin Eksiklikleri ve Tuzakları
Mevcut veri kümelerinden hasta ve sağlık hizmetleri verilerini yapay olarak üretecek sistem ve modüllerin mevcut olması güven vericidir. Ancak bu tekniğin de bazı eksiklikleri var. Bunların ne olduğunu anlayalım.
Sentetik verilerin üretilmesi, paylaşılması ve değerlendirilmesi için standart bir uygulama veya standardizasyon tekniği bulunmamaktadır . Bu durum, işbirliğini ve birlikte çalışabilirliği zorlaştırmaktadır.
Spektrumun diğer ucunda ise, sentetik verileri tersine mühendislikle analiz edip gerçek hasta verilerini ortaya çıkarmak için equally güçlü ve gelişmiş sistemler bulunmaktadır.
Sentetik verilerin etik kullanımını sağlamak için herhangi bir denetim veya kontrol mekanizması bulunmamaktadır .
Otonom bir süreç olmasına rağmen, bir görev veya araştırma için gerekli kritik unsurların bir model tarafından yakalanmasını sağlamak için süreçte insan müdahalesi gereklidir . Örneğin, bir model kritik durum sütununda sinüsü migrenle değiştirirse, tüm araştırma süreci yeni bir yöne doğru kayar.
Shaip ve Sağlık Hizmetleri Eğitim Verilerinin Demokratikleştirilmesindeki Rolü
Shaip'te, sentetik sağlık verilerinin mucizesine hayranlık duymakla kalmıyor , aynı zamanda darboğazlarına ve istenmeyen sonuçlarına karşı da tetikteyiz. Bu nedenle, ölçeklenebilir ve güvenilir eğitim veri kümeleri sağlamak için sentetik sağlık verisi oluşturma sürecimiz sistematik ve titiz bir prosedür izler.
Döngüdeki insan protokollerimiz ve kalite güvence müdahalelerimiz, ayrıca kaliteli sentetik veri kümelerini garanti eder. projenizin ihtiyaçları. Sentetik verilerin temel değeri, bireyin mahremiyeti pahasına değil, bilimsel ilerlemelerin desteklenmesinde yatmaktadır. Vizyonumuz bu felsefeyle ve bunu sağlamaya yönelik prosedürlerimizle uyumludur.
