Sintetikong datos sa kahimsog: Usa ka balanse tali sa kasayuran ug pagkapribado

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Hunyo 16, 2023

Mga highlight sa panabut

Ang sintetikong datos sa kahimsog nakabuntog sa mga hagit sa pag-access sa kalidad nga kasayuran samtang gipanalipdan ang kompidensyal sa pasyente. Mahimong mabag-o niini ang pag-atiman sa kahimsog pinaagi sa pagpauswag sa panukiduki, pagpadali sa pag-uswag sa teknolohiya, ug pagtabang sa pagmodelo sa sistema sa kahimsog samtang gipamubu ang mga peligro sa sayop nga paggamit sa datos. Bisan pa, ang mga potensyal nga mga hagit, sama sa mga kahuyangan sa seguridad, pagpihig sa AI, ug pagkulang sa representasyon sa mga grupo, kinahanglan nga atubangon ang mga bag-ong regulasyon.

Konteksto sa datos sa sintetikong panglawas

Ang pag-access sa taas nga kalidad nga datos nga may kalabotan sa kahimsog ug kahimsog mahimong mahagit tungod sa gasto, mga regulasyon sa pagkapribado, ug lainlaing mga limitasyon sa ligal ug intelektwal nga kabtangan. Aron tahuron ang kompidensyal sa pasyente, ang mga tigdukiduki ug mga developer kanunay nga nagsalig sa wala mailhi nga datos alang sa pagsulay sa hypothesis, pag-validate sa modelo sa datos, pag-uswag sa algorithm, ug bag-ong prototyping. Bisan pa, ang hulga sa pag-ila pag-usab sa wala mailhi nga datos, labi na sa talagsaon nga mga kondisyon, hinungdanon ug halos imposible nga mapapas. Dugang pa, tungod sa lain-laing mga hagit sa interoperability, ang paghiusa sa mga datos gikan sa lain-laing mga tinubdan alang sa pagpalambo sa mga modelo sa pagtuki, algorithm, ug mga aplikasyon sa software sagad nga komplikado. Ang sintetikong datos makapadali sa proseso sa pagsugod, pagpino, o pagsulay sa mga pamaagi sa panukiduki sa pagpayunir. 

Ang mga balaod sa pagkapribado sa Estados Unidos ug Europe nanalipod sa mga detalye sa kahimsog sa mga indibidwal gikan sa pag-access sa mga ikatulo nga partido. Tungod niini, ang mga detalye sama sa kahimsog sa pangisip sa usa ka pasyente, gireseta nga mga tambal, ug lebel sa kolesterol gitago nga pribado. Bisan pa, ang mga algorithm mahimo’g maghimo usa ka hugpong sa mga artipisyal nga pasyente nga tukma nga nagsalamin sa lainlaing mga seksyon sa populasyon, sa ingon nagpadali sa usa ka bag-ong balud sa panukiduki ug pag-uswag. 

Sa pagsugod sa pandemya sa COVID-19, ang Sheba Medical Center nga nakabase sa Israel migamit sa MDClone, usa ka lokal nga pagsugod nga nagpatunghag sintetikong datos gikan sa mga medikal nga rekord. Kini nga inisyatibo nakatabang sa paghimo og datos gikan sa mga pasyente sa COVID-19 niini, nga nakapahimo sa mga tigdukiduki sa Israel nga tun-an ang pag-uswag sa virus, nga miresulta sa usa ka algorithm nga nagtabang sa mga medikal nga propesyonal nga mas epektibo nga unahon ang mga pasyente sa ICU. 

Makasamok nga epekto

Ang sintetikong datos sa kahimsog mahimong makapadali ug makapausbaw sa medikal nga panukiduki. Pinaagi sa paghimo og realistiko, dagkong mga dataset nga walay pagkompromiso sa pribasiya sa pasyente, ang mga tigdukiduki mas episyenteng makatuon sa nagkalain-laing kondisyon sa panglawas, uso, ug resulta. Kini nga bahin mahimong mosangpot sa mas paspas nga pag-uswag sa mga pagtambal ug mga interbensyon, mas tukma nga predictive nga mga modelo, ug mas maayong pagsabot sa komplikadong mga sakit. Dugang pa, ang paggamit sa sintetikong datos makatabang sa pag-atubang sa mga kalainan sa kahimsog pinaagi sa pagpagana sa panukiduki sa wala pa gitun-an nga mga populasyon alang kang kinsa ang pagkolekta sa igo nga datos sa tinuod nga kalibutan mahimong lisud o adunay problema sa pamatasan.

Dugang pa, ang sintetikong datos sa kahimsog mahimong magbag-o sa pag-uswag ug pag-validate sa mga teknolohiya sa pag-atiman sa kahimsog. Ang mga innovator sa digital health, artificial intelligence (AI), ug machine learning (ML) makabenepisyo og dako gikan sa pag-access sa adunahan, lain-laing mga datasets alang sa pagbansay ug pagsulay sa mga algorithm. Uban sa sintetikong datos sa kahimsog, mapauswag nila ang katukma, kaangayan, ug gamit sa ilang mga himan nga wala’y ligal, pamatasan, ug praktikal nga mga babag sa pagdumala sa aktwal nga datos sa pasyente. Ang kini nga bahin mahimo’g mapadali ang mga pag-uswag sa mga himan sa diagnostic AI ug personal nga mga interbensyon sa kahimsog sa digital, ug bisan pa mapadali ang pagtungha sa mga bag-o, gipatuyok sa datos nga mga paradigma sa pag-atiman sa kahimsog.

Sa katapusan, ang sintetikong datos sa kahimsog mahimong adunay hinungdanon nga implikasyon alang sa palisiya ug pagdumala sa pag-atiman sa kahimsog. Ang taas nga kalidad nga sintetikong datos mahimong makasuporta sa mas lig-on nga sistema sa kahimsog nga pagmodelo, nga nagpahibalo sa pagplano ug pagtimbang-timbang sa mga serbisyo sa pag-atiman sa panglawas. Mahimo usab niini ang pagsuhid sa mga hypothetical nga mga senaryo, sama sa lagmit nga epekto sa lainlaing mga interbensyon sa panglawas sa publiko, nga wala kinahanglana ang mahal, pag-usik sa oras, ug mahimo’g peligro nga mga pagsulay sa tinuud nga kalibutan. 

Mga implikasyon sa sintetikong datos sa panglawas

Ang mas lapad nga mga implikasyon sa sintetikong datos sa panglawas mahimong maglakip sa: 

• Usa ka ubos nga risgo sa sensitibo nga impormasyon sa pasyente nga ma-leak o sayop nga gigamit. Bisan pa, mahimo’g magdala kini sa mga bag-ong kahuyangan sa seguridad kung dili madumala sa husto.
• Mas maayo nga pagmodelo alang sa mga kahimtang sa kahimsog ug mga sangputanan sa pagtambal sa lainlaing mga populasyon nga nagdala sa pag-ayo nga pag-access sa pag-atiman sa kahimsog alang sa mga wala mailhi nga mga grupo. Bisan pa, kung ang AI bias naa sa kini nga sintetikong kasayuran, mahimo usab nga mograbe ang diskriminasyon sa medikal.
• Gipamub-an ang gasto sa medikal nga panukiduki pinaagi sa pagwagtang sa panginahanglan alang sa mahal ug makahurot sa panahon nga pagrekrut sa pasyente ug mga proseso sa pagkolekta sa datos. 
• Ang mga gobyerno nagmugna og bag-ong mga balaod ug regulasyon aron mapanalipdan ang pribasiya sa pasyente, magdumala sa paggamit sa datos, ug masiguro ang patas nga pag-access sa mga benepisyo niini nga teknolohiya. 
• Mas sopistikado nga mga aplikasyon sa AI/ML nga naghatag daghang datos nga wala’y kabalaka sa pagkapribado samtang gi-automate ang pagproseso ug pagdumala sa rekord sa kahimsog sa elektronik.
• Ang pagpaambit sa sintetikong datos sa kahimsog sa tibuuk kalibutan nga nagpauswag sa internasyonal nga kooperasyon sa pag-atubang sa mga krisis sa kahimsog, sama sa mga pandemya, nga wala makalapas sa pribasiya sa pasyente. Kini nga pag-uswag mahimong mosangput sa labi ka lig-on nga mga sistema sa kahimsog sa kalibutan ug mga mekanismo sa dali nga pagtubag.
• Ang pagkunhod sa pisikal nga mga kahinguhaan nga gikinahanglan alang sa tradisyonal nga pagkolekta sa datos, pagtipig, ug pagpaambit mahimong mosangpot sa mas ubos nga carbon emissions.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Kung nagtrabaho ka sa healthcare, giunsa paggamit sa imong organisasyon ang sintetikong datos sa panukiduki?
• Unsa ang mga potensyal nga limitasyon sa sintetikong datos sa kahimsog?