Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist heute das Mantra für Unternehmenserfolg und Spitzenleistung. Von Fintech und Fertigung bis hin zu Einzelhandel und Lieferketten – jede Branche reitet auf der Huge-Information-Welle und trifft mit ihren fortschrittlichen Analysemodellen und Algorithmen statistisch fundierte Entscheidungen. Im Gesundheitsbereich ist dies umso lohnender und lebensrettender und dient als Grundlage für Innovation und wissenschaftlichen Fortschritt.
Mit diesem enormen Umfang gehen auch Herausforderungen einher. Da die Nachfrage nach Gesundheitsdaten für verschiedene Zwecke steigt, steigt auch die Wahrscheinlichkeit von Datenpannen und Missbrauch sensibler Informationen. Der Bericht 2023 enthüllt dass über 133 Millionen Krankenakten und Daten gestohlen wurden, was einen neuen Rekord für Datenschutzverletzungen im Gesundheitswesen darstellt.
Die Verabschiedung der HIPAA-Verordnung warfare ein beruhigender Schritt zur Optimierung Datenschutz im Gesundheitswesendie im Alleingang und erheblich Reduzierung von Datenpannen um 48 %. Berichte zeigen auch, dass 61 % aller Datenschutzverletzungen auf die Fahrlässigkeit von Mitarbeitern und Fachkräften in diesem Bereich hinweisen.
Um solche Angriffe und die massenhafte Offenlegung von Schwachstellen weiter einzudämmen, synthetische Patientendaten. Wie man sagt: „Moderne Probleme erfordern moderne Lösungen“, der Beginn von synthetische Daten im Gesundheitswesen ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, Patientendaten zu stärken und KI-Modelle zu nutzen, um sie bei der Generierung neuer Daten zu unterstützen.
In diesem Artikel werden wir uns eingehend damit befassen, was Generierung synthetischer Daten und seine unzähligen Aspekte.
Synthetische Patientendaten: Was ist das?
Synthese ist der Prozess, etwas Neues durch die Kombination vorhandener Elemente zu schaffen. Im gleichen Kontext bezeichnet synthetische Patientendaten künstlich erzeugte Daten aus bereits vorhandenen realen Patientendaten.
In diesem Prozess untersuchen statistische Modelle und Algorithmen große Mengen an Patientendaten, beobachten Muster und Merkmale und generieren Datensätze, die reale Daten emulieren. Zu den gängigen Techniken, die bei der Generierung künstlicher Patientendaten eingesetzt werden, gehören:
- Generative Adversarial Networks (GNNs)
- Statistische Modelle
- Methoden zur Datenanonymisierung und mehr
Synthetische Daten sind eine hervorragende und wasserdichte Methode, um Datenschutzbedenken im Zusammenhang mit der Möglichkeit der Offenlegung wiederidentifizierbarer Patienteninformationen auszuräumen. Um die Vorteile solcher Daten zu verstehen, schauen wir uns einige der bekanntesten Anwendungsfälle an.
Anwendungsfälle für synthetische Daten
Forschung und Entwicklung neuer Arzneimittel und Medikamente
Generierung von Daten aus klinischen Studien ist diskret und Organisationen verbergen oft wichtige Informationen. Für Forschungs- und Entwicklungszwecke ist die Dateninteroperabilität jedoch der Schlüssel zum Durchbruch. Die Generierung synthetischer Daten kann Forschern helfen, diese zu nutzen, um wichtige Teile rückverfolgbarer Informationen zu verbergen und Datensilos zu entfernen, um gemeinsam Arzneimittelreaktionen und -gegner, Formulierungen, Korrelationsergebnisse und mehr zu untersuchen.
Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Während über die Notwendigkeit zentralisierter, cloudbasierter EHR-Systeme diskutiert wird, gibt es auch regulatorische Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit. Obwohl Dateninteroperabilität unvermeidlich ist, müssen die Beteiligten im gesamten Gesundheitswesen beim Teilen von Patientendaten äußerst wachsam sein. Synthetische Daten können helfen, smart Aspekte zu verbergen, während gleichzeitig wichtige Berührungspunkte erhalten bleiben und sie als ideale repräsentative Datensätze dienen.
Vorurteilsminderung im Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen ist die Einführung von Voreingenommenheit angeboren und unvermeidlich. Wenn beispielsweise in einem geografischen Gebiet eine Epidemie ausbricht, von der Männer im Alter zwischen 35 und 50 Jahren betroffen sind, kommt es automatisch zu Voreingenommenheit gegenüber dieser spezifischen Individual. Obwohl Frauen und Kinder immer noch anfällig für diesen Ausbruch sind, benötigen Forscher eine objektive Grundlage, um ihre Ergebnisse zu untermauern. Synthetische Daten können dazu beitragen, Voreingenommenheit zu beseitigen und ausgewogene Darstellungen zu liefern.
Skalierbare Trainingsdatensätze für das Gesundheitswesen
Aufgrund von Vorschriften wie der DSGVO, HIPAA und anderen ist die Verfügbarkeit von Datensätzen zum Trainieren fortgeschrittener, gesundheitsbezogener maschineller Lernmodelle nach wie vor begrenzt. Künstliche Intelligenz (KI)-Systeme und maschinelle Lernmodelle benötigen enorme Mengen an Trainingsdaten, um immer genauere Ergebnisse liefern zu können.
Generierung synthetischer Daten ist ein Segen in diesem Bereich, der es Unternehmen ermöglicht, künstliche Daten zu generieren, die auf ihre Volumenanforderungen, Spezifikationen und Ergebnisse zugeschnitten sind und gleichzeitig fördern ethische Nutzung synthetischer Daten.
Mängel und Fallstricke synthetischer Gesundheitsdaten
Die Tatsache, dass es Systeme und Module gibt, mit denen Patienten- und Gesundheitsdaten aus vorhandenen Datensätzen künstlich generiert werden können, ist beruhigend. Allerdings ist diese Technik nicht ohne Mängel. Lassen Sie uns verstehen, welche das sind.