נתונים סינתטיים בתחום הבריאות: הגדרה, יתרונות ואתגרים

נתונים סינתטיים בתחום הבריאות מתייחס לנתונים שנוצרו באופן מלאכותי המדמים נתוני בריאות אמיתיים של המטופל. סוג זה של נתונים נוצר באמצעות אלגוריתמים ומודלים סטטיסטיים. הוא נועד לשקף את הדפוסים והמאפיינים המורכבים של נתוני בריאות בפועל. עם זאת, זה לא מתאים לאף אדם אמיתי, ובכך מגן על פרטיות המטופל.

יצירת נתונים סינתטיים כרוכה בניתוח מערכי נתונים אמיתיים של מטופלים כדי להבין את המאפיינים הסטטיסטיים שלהם. לאחר מכן, באמצעות התובנות הללו, נוצרות נקודות נתונים חדשות. אלה מחקים את ההתנהגות הסטטיסטית של הנתונים המקוריים אך אינם משכפלים מידע ספציפי של אף אדם.

נתונים סינתטיים הופכים חשובים יותר ויותר בתחום הבריאות. זה מאזן בין מינוף כוחו של Big Data לבין כיבוד סודיות המטופל.

מצב הנתונים הנוכחי בתחום הבריאות

שירותי הבריאות מתמודדים ללא הרף עם איזון יתרונות הנתונים מול חששות פרטיות המטופלים. השגת נתוני בריאות למטרות מסחריות או אקדמיות היא מאתגרת ויקרה במיוחד.

לדוגמה, קבלת אישור לשימוש בנתוני מערכת הבריאות יכולה להימשך עד שנתיים. גישה לנתונים ברמת המטופל כרוכה לעתים קרובות בעלויות של מאות אלפים, אם לא יותר, בהתאם להיקף הפרויקט. מכשולים אלו מעכבים באופן משמעותי את ההתקדמות בתחום.

מגזר הבריאות נמצא בשלבים מוקדמים של תחכום ויישום נתונים. מספר גורמים, כולל חששות לפרטיות, היעדר פורמטים סטנדרטיים של נתונים וקיומם של ממגורות נתונים, פגעו בחדשנות ובקידום. עם זאת, תרחיש זה משתנה במהירות, במיוחד עם עלייתן של טכנולוגיות בינה מלאכותית.

למרות המכשולים הללו, השימוש בנתונים בתחום הבריאות הולך וגדל. פלטפורמות כמו Snowflake ו-AWS נמצאות במרוץ להציע כלים הממנפים את הפוטנציאל של הנתונים הללו. הצמיחה של מחשוב ענן מאפשרת ניתוח נתונים מתקדם יותר ומאיצה את פיתוח המוצר.

בהקשר זה, נתונים סינתטיים מופיעים כפתרון מבטיח לאתגרים של נגישות נתונים בתחום הבריאות.

כיצד משתמשים בנתונים סינתטיים בתחום הבריאות?

נתונים סינתטיים הם המהפכה של ימינו בתחום הבריאות, המאפשרת לארגונים לחדש תוך כבוד לגבולות שנקבעו על ידי בטיחות ופרטיות. מכיוון שהם דומים לנתונים מהעולם האמיתי, מערכי נתונים סינתטיים מאפשרים לחוקרים, קלינאים ומפתחים לדחוף לחידושים ללא הפרעה של סודיות המטופלים.

הנה רק כמה מקרים פשוטים בעולם האמיתי של האופן שבו נתונים סינתטיים משנים את שירותי הבריאות:

1. בדיקת טיפולים חדשים ללא סיכון פרטיות

תארו לעצמכם צוות של חוקרים מפתח טיפול לסוכרת. במקום לגשת לרישומי חולים חסויים, הם משתמשים בנתונים סינתטיים המחקים את התכונות של חולים אמיתיים, כמו גיל, רמות סוכר בדם והיסטוריה רפואית. הם זוכים לפתח השערות ולחדד אותן לפרוטוקולים כיצד להתאים טיפולים תוך שמירה על סודיות המטופל.

2. אימון AI לאבחונים מהירים יותר

תחשוב על כלי למידת מכונה שנועד לזהות סרטן ריאות מקרני רנטגן. תמונות רפואיות סינתטיות יכולות לכלול תרחישים רבים - מערך צורות, גדלים ומיקומים של הגידול בכל דרך מהנה שיכולה לעזור למכונה ללמוד במדויק בזיהוי מקרה עם הישנות כספית של סרטן. זה מקל על האבחנה תוך עקיפת מוחלטת של חששות אתיים סביב שימוש בסריקות מטופלים בפועל.

3. תרגול ניתוחים במציאות מדומה

סטודנטים רבים לרפואה דורשים תרגול ממשי לפני שהם יכולים לטפל בחולים אמיתיים. נתונים סינתטיים יוצרים טרנספוזיציה אינטראקטיבית שלמה שבה מטופל וירטואלי מבוסס נתונים מקבל הדמיה עם היסטוריות ומצבים רפואיים מגוונים, ובכך מאפשר לתלמידים לחוות ניתוחים או הליכים אבחוניים שוב ושוב ובבטחה רבה.

4. אפשור תכנון בריאות הציבור

הדמיית מהלך של מחלות כמו COVID-19 או שפעת עם נתונים סינתטיים חשובה כדי לאפשר לחוקרים ממרכזי המוקד להדגים את התפשטות המגיפה של נגיף באזורים עירוניים לעומת אזורים כפריים תוך אומדן ובדיקה של אסטרטגיות חיסון, ובכך לעקוף את הבורות של נתוני אוכלוסיה רגישים.

5. בדיקת מכשירים רפואיים בצורה בטוחה

שקול חברה המפתחת מכשיר לביש חדש לניטור דופק. מערכי נתונים סינתטיים המחקים מגוון של מחלות לב מאפשרות לחברות לבדוק את המכשירים שלהן תחת מספר תרחישים לפני הכניסה לכלכלה.

כיצד יש ליצור נתונים סינתטיים עבור שירותי בריאות

יצירת נתונים סינתטיים בתחום הבריאות היא אכן תהליך ממושך השורט קו דק בין מומחיות טכנית לבין אחיזה מוצקה של מערכות הבריאות. כדי לפשט את המושגים, בדרך כלל ניתן לפרש כך יצירת נתונים סינתטיים במסגרות בריאות.

1. הבן את הנתונים האמיתיים

ארגוני בריאות בוחנים נתוני חולים אמיתיים החל מרישומי בית החולים, תוצאות מעבדה או פרטי ניסויים קליניים. לדוגמה, בית חולים עשוי לנתח את הדמוגרפיה של המטופלים, היסטוריית הטיפולים והתוצאות שלו כדי להשיג תובנה מסוימת לגבי המגמות או הדפוסים הבסיסיים.

2. עצירת חשיפת נתוני מטופל על ידי הסרת PII

לאחר מכן, למען הפרטיות, מערך הנתונים אינו מכיל עוד מידע מזהה אישי (PII) - שמות, כתובות או מספרי תעודת זהות. אתה יכול לקשר את זה לתהליך של אנונימיזציה של כמה הערות רפואיות, שאם יודפסו כעת, לא יהיה ניתן לעקוב אחר אדם.

3. זיהוי דפוסי מפתח

מדען נתונים שופך על מערך נתונים נקי ומגלה את הדפוסים ויחסי הגומלין המהווים עוד אבן בניין מרכזית למחקר מוצלח. לדוגמה, הם עשויים לגלות שתרופות מסוימות נמצאות בשימוש נפוץ על ידי מבוגרים עם סוכרת או שקבוצות גיל מסוימות נוטות להציג תסמינים מסוימים.

4. בניית מודלים באמצעות הדפוסים

לאחר שנקבעו דפוסים אלו, התובנות מאפשרות בניית מודלים מתמטיים שמחקים את הקשרים הסטטיסטיים שנמצאו בנתונים האמיתיים. לדוגמה, אם ל-30% מהמטופלים במערך הנתונים יש לחץ דם גבוה, אנו יכולים לנחש שהנתונים הסינתטיים ישקפו באופן גס מצבים אלה בפרופורציות דומות.

6. אימות הנתונים הסינתטיים

לאחר מכן, מערך הנתונים הסינטטי מושווה מול הנתונים המקוריים כך שהוא שומר על אותה סטטיסטיקה המגדירה את המאפיינים והקשרים. לדוגמה, אם יש מתאם תלוי בין השמנת יתר ומחלות לב במערך הנתונים המקורי, אותו הדבר צריך להתקיים עבור מערך הנתונים הסינטטי הזה.

7. בדיקת שימוש בעולם האמיתי

לבסוף, הנתונים הסינטטיים נלקחים לבדיקה בתרחישים שונים כדי לטעון שניתן להשתמש בהם למטרותיו המיועדות אז. אלה כוללים שימוש בו כדי לאפשר לחוקרים להכשיר מודל בינה מלאכותית לאבחון מחלות או הדמיית וריאציות של משאבים תפעוליים במחלקת החירום הקשורים לעונת השפעת.

כיצד לאמת נתונים סינתטיים עבור שירותי בריאות

מקבלי החלטות בארגונים חייבים לבחון את תקפותם של נתונים סינתטיים לפני יישומם בבריאות. פרדיגמה זו חלה על כל הנתונים המשמשים תחת פרוטוקולי סודיות. להלן דרכים להעריך את תקפותם של נתונים סינתטיים:

• השוואה עם נתונים אמיתיים: נתונים סינתטיים מושווים לנתונים אמיתיים כדי לאשר שהמגמות העיקריות שהוא מגדיר, למשל, הקשר בין גיל ומחלה, משתקפות כראוי. לדוגמה, אם 20 אחוז מהחולים האמיתיים סובלים מסוכרת, אז שיעור דומה אמור להתבטא בחולים סינתטיים.
• ביצוע מבחנים סטטיסטיים: מבחנים סטטיסטיים מאפשרים לנו לבדוק אם הנתונים הסינתטיים תואמים למקור מבחינת התפלגות ומתאם, ובכך לאשר שהם סבירים ומהימנים לניתוח.
• אימות על משימות אמיתיות: המשימות בעולם האמיתי, כגון תרגיל האימון על מודלים של AI, ישמשו כדי להשוות אם התוצאות המתקבלות מאימון נתונים סינתטיים יפיקו גם תוצאה דומה לאימון על נתונים אמיתיים.
• סקירת מומחים: מערכי נתונים סינתטיים נבדקים עבור מאפיינים אותנטיים על ידי רופאים ומומחי בריאות, כגון היסטוריות וטיפולים סטנדרטיים שייענו על ידי מחקר מציאותי.
• בקרות פרטיות במקום: הערכה זו תוודא שלא ניתן לאתר נתונים סינתטיים למטופלים אמיתיים ותשמור על פרטיותם של מטופלים אמיתיים תוך הימנעות מאובדן השימושיות של מערך הנתונים.

הפוטנציאל של נתונים סינתטיים בתחום הבריאות והפרמצבטיקה

שילוב נתונים סינתטיים בתחום הבריאות והתרופות פותח עולם של אפשרויות. גישה חדשנית זו מעצבת מחדש היבטים שונים של התעשייה. היכולת של נתונים סינתטיים לשקף מערכי נתונים מהעולם האמיתי תוך שמירה על פרטיות מחוללת מהפכה במגזרים מרובים.

1. שפר את נגישות הנתונים תוך שמירה על פרטיות

   אחד המכשולים המשמעותיים ביותר בתחום הבריאות והפארמה הוא גישה לנתונים עצומים תוך הקפדה על חוקי הפרטיות. נתונים סינתטיים מציעים פתרון פורץ דרך. הוא מספק מערכי נתונים השומרים על המאפיינים הסטטיסטיים של נתונים אמיתיים מבלי לחשוף מידע פרטי. התקדמות זו מאפשרת מחקר והכשרה נרחבים יותר של מודלים של למידת מכונה. זה מטפח התקדמות בטיפול ובפיתוח תרופות.

2. טיפול טוב יותר בחולים באמצעות אנליטיקה חזויה

   נתונים סינתטיים יכולים לשפר משמעותית את הטיפול בחולים. מודלים של למידת מכונה המאומנים על נתונים סינתטיים עוזרים לאנשי מקצוע בתחום הבריאות לחזות את תגובות המטופלים לטיפולים. התקדמות זו מובילה לאסטרטגיות טיפול מותאמות אישית ויעילות יותר. רפואה מדויקת הופכת בר השגה כדי לשפר את יעילות הטיפול ואת תוצאות המטופל.

3. ייעל עלויות עם ניצול נתונים מתקדם

   יישום נתונים סינתטיים בתחום הבריאות והתרופות מוביל גם להוזלת עלויות משמעותית. זה ממזער את הסיכונים והעלויות הקשורים לפרצות מידע. בנוסף, יכולות הניבוי המשופרות של מודלים של למידת מכונה עוזרות לייעל את המשאבים. יעילות זו מתורגמת להפחתת עלויות שירותי הבריאות ותפעול יעיל יותר.

4. בדיקה ואימות

   נתונים סינתטיים מאפשרים בדיקה בטוחה ומעשית של טכנולוגיות חדשות, כולל מערכות רישום רפואי אלקטרוני וכלי אבחון. ספקי שירותי בריאות יכולים להעריך בקפדנות חידושים באמצעות נתונים סינתטיים מבלי לסכן את פרטיות המטופל או אבטחת הנתונים. זה מבטיח שפתרונות חדשים יהיו יעילים ואמינים לפני שהם מיושמים בתרחישים בעולם האמיתי.

5. לטפח חידושים משותפים בתחום הבריאות

   נתונים סינתטיים פותחים דלתות חדשות לשיתוף פעולה בתחום הבריאות ומחקר התרופות. ארגונים יכולים לשתף מערכי נתונים סינתטיים עם שותפים. הוא מאפשר מחקרים משותפים מבלי לפגוע בפרטיות המטופל. גישה זו סוללת את הדרך לשותפויות חדשניות. שיתופי פעולה אלו מאיצים פריצות דרך רפואיות ויוצרים סביבת מחקר דינמית יותר.

אתגרים עם נתונים סינתטיים

אמנם נתונים סינתטיים טומנים בחובם פוטנציאל עצום, אך יש להם גם אתגרים שאתה חייב להתמודד איתו.