Sintetik sağlamlıq məlumatları: Məlumat və məxfilik arasında balans

• Author:
• Author adı

  Quantumrun Uzaqgörməsi
• İyun 16, 2023

Insight məqamları

Sintetik sağlamlıq məlumatları xəstə məxfiliyini qoruyarkən keyfiyyətli məlumat əldə etməkdə çətinliklərin öhdəsindən gəlir. O, tədqiqatları artırmaq, texnoloji inkişafı asanlaşdırmaq və məlumatların sui-istifadə risklərini azaltmaqla sağlamlıq sisteminin modelləşdirilməsinə kömək etməklə səhiyyədə inqilab edə bilər. Bununla belə, təhlükəsizlik zəifliyi, süni intellektə meyli və qrupların kifayət qədər təmsil olunmaması kimi potensial problemlər yeni qaydalarla həll edilməlidir.

Sintetik sağlamlıq məlumatları konteksti

Yüksək keyfiyyətli sağlamlıq və səhiyyə ilə bağlı məlumatlara giriş qiymət, məxfilik qaydaları və müxtəlif hüquqi və əqli mülkiyyət məhdudiyyətlərinə görə çətin ola bilər. Xəstə məxfiliyinə hörmət etmək üçün tədqiqatçılar və tərtibatçılar tez-tez fərziyyə testi, məlumat modelinin təsdiqi, alqoritm inkişafı və innovativ prototipləmə üçün anonim məlumatlara etibar edirlər. Bununla belə, anonimləşdirilmiş məlumatların, xüsusən də nadir hallarda yenidən müəyyən edilməsi təhlükəsi əhəmiyyətlidir və onu aradan qaldırmaq praktiki olaraq mümkün deyil. Bundan əlavə, müxtəlif qarşılıqlı fəaliyyət problemləri səbəbindən analiz modellərinin, alqoritmlərin və proqram təminatının işlənib hazırlanması üçün müxtəlif mənbələrdən məlumatların inteqrasiyası çox vaxt çətinləşir. Sintetik məlumatlar qabaqcıl tədqiqat metodlarının başlaması, təkmilləşdirilməsi və ya sınaqdan keçirilməsi prosesini sürətləndirə bilər. 

Həm Amerika Birləşmiş Ştatlarında, həm də Avropada məxfilik qanunları şəxslərin sağlamlıq məlumatlarını üçüncü şəxslərin girişindən qoruyur. Nəticədə, xəstənin psixi sağlamlığı, təyin edilmiş dərmanlar və xolesterol səviyyələri kimi təfərrüatlar gizli saxlanılır. Bununla belə, alqoritmlər əhalinin müxtəlif təbəqələrini dəqiq əks etdirən bir sıra süni xəstələr dəsti yarada bilər və bununla da tədqiqat və inkişafın yeni dalğasını asanlaşdırır. 

COVID-19 pandemiyasının başlanğıcında İsraildə yerləşən Şeba Tibb Mərkəzi tibbi qeydlərdən sintetik məlumatlar yaradan yerli startap olan MDClone-dan istifadə etdi. Bu təşəbbüs İsraildəki tədqiqatçılara virusun inkişafını öyrənməyə imkan verən COVID-19 xəstələrindən məlumatların istehsalına kömək etdi və nəticədə tibb mütəxəssislərinə ICU xəstələrini daha effektiv şəkildə prioritetləşdirməyə kömək edən bir alqoritm yarandı. 

Dağıdıcı təsir

Sintetik sağlamlıq məlumatları tibbi tədqiqatları əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirə və təkmilləşdirə bilər. Xəstə məxfiliyinə xələl gətirmədən real, geniş miqyaslı məlumat dəstləri yaratmaqla tədqiqatçılar müxtəlif sağlamlıq vəziyyətini, meyllərini və nəticələrini daha səmərəli şəkildə öyrənə bilərdilər. Bu xüsusiyyət müalicə və müdaxilələrin daha sürətli inkişafına, daha dəqiq proqnozlaşdırıcı modellərə və mürəkkəb xəstəliklərin daha yaxşı başa düşülməsinə səbəb ola bilər. Bundan əlavə, sintetik məlumatların istifadəsi kifayət qədər real dünya məlumatlarının toplanmasının çətin və ya etik cəhətdən problemli ola biləcəyi az öyrənilmiş populyasiyalar üzərində tədqiqata imkan verməklə sağlamlıq bərabərsizliklərinin həllinə kömək edə bilər.

Bundan əlavə, sintetik sağlamlıq məlumatları səhiyyə texnologiyalarının inkişafı və təsdiqini dəyişdirə bilər. Rəqəmsal sağlamlıq, süni intellekt (AI) və maşın öyrənməsi (ML) sahəsində innovatorlar təlim və sınaq alqoritmləri üçün zəngin, müxtəlif məlumat dəstlərinə daxil olmaqdan əhəmiyyətli dərəcədə faydalanacaqlar. Sintetik sağlamlıq məlumatları ilə onlar faktiki xəstə məlumatlarının idarə edilməsində hüquqi, etik və praktiki maneələr olmadan alətlərinin dəqiqliyini, ədalətliliyini və faydalılığını təkmilləşdirə bilərlər. Bu xüsusiyyət diaqnostik süni intellekt alətlərində və fərdiləşdirilmiş rəqəmsal sağlamlıq müdaxilələrində inkişafı sürətləndirə və hətta yeni, məlumatlara əsaslanan səhiyyə paradiqmalarının yaranmasına kömək edə bilər.

Nəhayət, sintetik sağlamlıq məlumatları səhiyyə siyasəti və idarəetməsi üçün mühüm təsirlərə malik ola bilər. Yüksək keyfiyyətli sintetik məlumatlar səhiyyə xidmətlərinin planlaşdırılması və qiymətləndirilməsini məlumatlandıraraq, daha möhkəm səhiyyə sistemlərinin modelləşdirilməsini dəstəkləyə bilər. O, həmçinin bahalı, vaxt aparan və potensial riskli real sınaqlara ehtiyac olmadan müxtəlif ictimai səhiyyə müdaxilələrinin ehtimal olunan təsiri kimi hipotetik ssenarilərin araşdırılmasına imkan verə bilər. 

Sintetik sağlamlıq məlumatlarının təsiri

Sintetik sağlamlıq məlumatlarının daha geniş təsirləri aşağıdakıları əhatə edə bilər: 

• Həssas xəstə məlumatlarının sızması və ya sui-istifadəsi riski daha azdır. Bununla belə, düzgün idarə olunmasa, yeni təhlükəsizlik zəifliklərinə səbəb ola bilər.
• Fərqli populyasiyalar arasında sağlamlıq şəraiti və müalicə nəticələri üçün daha yaxşı modelləşdirmə, kifayət qədər təmsil olunmayan qruplar üçün səhiyyə xidmətinə çıxışın yaxşılaşdırılmasına gətirib çıxarır. Bununla belə, bu sintetik məlumatda AI qərəzliyi varsa, bu, tibbi ayrı-seçkiliyi də pisləşdirə bilər.
• Bahalı və vaxt aparan xəstələrin işə götürülməsi və məlumatların toplanması proseslərinə ehtiyacı aradan qaldıraraq tibbi tədqiqatların dəyərini azaldır. 
• Hökumətlər xəstələrin məxfiliyini qorumaq, məlumatların istifadəsini idarə etmək və bu texnologiyanın faydalarına ədalətli çıxışı təmin etmək üçün yeni qanunlar və qaydalar yaradır. 
• Elektron sağlamlıq qeydlərinin işlənməsi və idarə edilməsini avtomatlaşdırarkən məxfilik problemi olmadan çoxlu məlumat təmin edən daha mürəkkəb AI/ML proqramları.
• Xəstə məxfiliyini pozmadan, pandemiya kimi sağlamlıq böhranları ilə mübarizədə beynəlxalq əməkdaşlığı təkmilləşdirən sintetik sağlamlıq məlumatlarının qlobal şəkildə paylaşılması. Bu inkişaf daha möhkəm qlobal sağlamlıq sistemlərinə və sürətli reaksiya mexanizmlərinə səbəb ola bilər.
• Ənənəvi məlumatların toplanması, saxlanması və paylaşılması üçün tələb olunan fiziki resursların azalması karbon emissiyalarının azalmasına səbəb ola bilər.

Nəzərə alınmalı suallar

• Əgər səhiyyə sahəsində işləyirsinizsə, təşkilatınız tədqiqatda sintetik məlumatlardan necə istifadə edir?
• Sintetik sağlamlıq məlumatlarının potensial məhdudiyyətləri hansılardır?