La prise de décision basée sur les données est aujourd’hui la clé du succès et de l’excellence des entreprises. De la fintech à la fabrication en passant par la vente au détail et la chaîne d'approvisionnement, tous les secteurs surfent sur la vague du Big Data et prennent des décisions basées sur des statistiques grâce à leurs modèles et algorithmes d'analyse avancés. Dans le domaine de la santé, cela devient d’autant plus gratifiant et salvateur, servant de fondement à l’innovation et aux progrès scientifiques.
Une telle ampleur s’accompagne également de défis. À mesure que la demande de données de santé augmente à des fins diverses, les risques de violations de données et d’utilisation abusive d’informations sensibles ont également augmenté. UN Le rapport 2023 révèle que plus de 133 millions de dossiers et de données médicaux ont été volés, établissant un nouveau record de violations de données dans le secteur des soins de santé.
L'adoption de la réglementation HIPAA a été une mesure rassurante en matière d'optimisation confidentialité des données de santé, qui à lui seul et de manière significative réduction des violations de données de 48 %. Les rapports révèlent également que 61 % de toutes les violations de données témoignent de la négligence des employés et des professionnels de ce domaine.
Il est désormais possible de freiner davantage ces attaques et l’exposition massive des vulnérabilités. données synthétiques des patients. Comme on dit : « Les problèmes modernes nécessitent des solutions modernes », le début de données synthétiques sur la santé permet aux professionnels de la santé de renforcer les données des patients et d'utiliser des modèles d'IA pour les aider à générer de nouvelles données.
Dans cet article, nous allons approfondir la compréhension de ce que génération de données synthétiques c'est tout et ses innombrables aspects.
Données synthétiques sur les patients : qu’est-ce que c’est ?
La synthèse est le processus de création de quelque chose de nouveau en combinant des éléments existants. Dans le même contexte, les données synthétiques sur les patients font référence à des données générées artificiellement à partir de données réelles sur des patients déjà existantes.
Dans ce processus, des modèles statistiques et des algorithmes étudient des volumes massifs de données sur les patients, observent des modèles et des caractéristiques et génèrent des ensembles de données qui imitent des données réelles. Certaines des techniques courantes déployées pour générer des données artificielles sur les patients comprennent :
- Réseaux adverses génératifs (GNN)
- Modèles statistiques
- Méthodes d'anonymisation des données et plus encore
Les données synthétiques constituent une technique excellente et hermétique pour surmonter les problèmes de confidentialité liés aux chances de révéler des informations sur les patients qui soient ré-identifiables. Pour comprendre les avantages de ces données, examinons certains des cas d’utilisation les plus importants.
Cas d'utilisation des données synthétiques
R&D de nouveaux médicaments et médicaments
Génération de données d'essais cliniques est discret et les organisations cachent souvent des informations critiques. Toutefois, à des fins de recherche et de développement, l’interopérabilité des données est essentielle pour permettre des avancées décisives. La génération de données synthétiques peut aider les chercheurs à les utiliser pour masquer des informations vitales retraçables et des données de dé-silo pour étudier en collaboration les réactions et les adversaires des médicaments, les formulations, les résultats des corrélations, etc.
Confidentialité et conformité réglementaire
Bien que des discussions soient en cours autour de la nécessité de systèmes de DSE centralisés basés sur le cloud, il existe également des défis réglementaires liés aux problèmes de confidentialité et de sécurité. Même si l’interopérabilité des données est inévitable, les acteurs du secteur des soins de santé doivent être extrêmement vigilants quant au partage des données des patients. Les données synthétiques peuvent aider à dissimuler des aspects sensibles tout en conservant les points de contact clés et en servant d’ensembles de données représentatifs idéaux.
Atténuation des biais dans les soins de santé
Dans le domaine des soins de santé, l’introduction de préjugés est innée et inévitable. Par exemple, s'il y a une épidémie dans une zone géographique touchant des hommes âgés de 35 à 50 ans, un biais est introduit par défaut pour ce personnage spécifique. Même si les femmes et les enfants restent vulnérables à cette épidémie, les chercheurs ont besoin d’un fondement objectif pour étayer leurs conclusions. Les données synthétiques peuvent aider à éliminer les biais et à fournir des représentations équilibrées.
Ensembles de données évolutifs sur la formation en soins de santé
En raison de réglementations telles que le RGPD, la HIPAA, etc., la disponibilité d'ensembles de données pour former des modèles avancés d'apprentissage automatique natifs des soins de santé reste frugale. Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) et les modèles d'apprentissage automatique nécessitent d'énormes volumes de données de formation pour améliorer constamment la précision des résultats.
Génération de données synthétiques est une bénédiction dans cet espace, permettant aux organisations de générer des données artificielles adaptées à leurs besoins en volume, spécifications et résultats tout en encourageant simultanément utilisation éthique des données synthétiques.
Lacunes et pièges des données synthétiques sur les soins de santé
Le fait qu’il existe des systèmes et des modules pour générer artificiellement des données sur les patients et les soins de santé à partir d’ensembles de données existants est rassurant. Cependant, cette technique n’est pas sans son lot de défauts. Comprenons ce qu'ils sont.
Il n'y a pas de pratique standard - ou techniques de standardisation - générer, partager et évaluer des données synthétiques. Cela rend la collaboration et l’interopérabilité difficiles.
À l'extrémité du spectre, il existe des systèmes tout aussi puissants et sophistiqués pour ingénierie inverse des données synthétiques et exposer des données réelles sur les patients.
Il n'y a pas de modération ou vérification en place pour garantir l’utilisation éthique des données synthétiques.
Bien qu'il s'agisse d'un processus autonome, il doit y avoir un humain dans la boucle pour garantir que les éléments critiques requis pour une tâche ou une recherche sont capturés par un modèle. Par exemple, si un modèle remplace les sinus par la migraine dans une colonne relative aux affections critiques, l’ensemble du processus de recherche s’oriente vers une nouvelle direction.
Shaip et son rôle dans la démocratisation des données de formation en santé
Chez Shaip, nous vénérons non seulement la merveille de données de santé synthétiques mais restez également vigilant face à ses goulots d’étranglement et à ses résultats inattendus. C'est pourquoi notre processus de génération de données synthétiques sur les soins de santé nécessite une procédure systématique et rigoureuse pour garantir des ensembles de données de formation évolutifs et fiables.
Nos protocoles human-in-the-loop et nos interventions d'assurance qualité garantissent en outre des ensembles de données synthétiques de qualité pour les besoins de votre projet. La valeur fondamentale des données synthétiques réside dans la promotion des progrès scientifiques sans nuire à la vie privée des individus. Notre vision est alignée sur cette philosophie et nos procédures pour y parvenir.
