Data iechyd synthetig: Cydbwysedd rhwng gwybodaeth a phreifatrwydd

• Awdur:
• enw awdur

  Rhagolwg Quantumrun
• Mehefin 16, 2023

Uchafbwyntiau mewnwelediad

Mae data iechyd synthetig yn goresgyn heriau o ran cael mynediad at wybodaeth o ansawdd wrth ddiogelu cyfrinachedd cleifion. Gallai chwyldroi gofal iechyd trwy hybu ymchwil, hwyluso datblygiad technoleg, a chynorthwyo modelu systemau iechyd wrth leihau risgiau camddefnyddio data. Fodd bynnag, mae angen mynd i'r afael â heriau posibl, megis gwendidau diogelwch, rhagfarn AI, a thangynrychiolaeth grwpiau, gyda rheoliadau newydd.

Cyd-destun data iechyd synthetig

Gall mynediad at ddata o ansawdd uchel sy'n ymwneud ag iechyd a gofal iechyd fod yn heriol oherwydd cost, rheoliadau preifatrwydd, a chyfyngiadau eiddo deallusol a chyfreithiol amrywiol. Er mwyn parchu cyfrinachedd cleifion, mae ymchwilwyr a datblygwyr yn aml yn dibynnu ar ddata dienw ar gyfer profi damcaniaeth, dilysu model data, datblygu algorithm, a phrototeipio arloesol. Fodd bynnag, mae'r bygythiad o ail-adnabod data dienw, yn enwedig gydag amodau prin, yn sylweddol ac yn ymarferol amhosibl ei ddileu. Yn ogystal, oherwydd amrywiol heriau rhyngweithredu, mae integreiddio data o ffynonellau amrywiol ar gyfer datblygu modelau dadansoddi, algorithmau a chymwysiadau meddalwedd yn aml yn gymhleth. Gall data synthetig gyflymu'r broses o gychwyn, mireinio, neu brofi dulliau ymchwil arloesol. 

Mae cyfreithiau preifatrwydd yn yr Unol Daleithiau ac Ewrop yn diogelu manylion iechyd unigolion rhag mynediad trydydd partïon. O ganlyniad, mae manylion fel iechyd meddwl claf, meddyginiaethau rhagnodedig, a lefelau colesterol yn cael eu cadw'n breifat. Fodd bynnag, gall algorithmau adeiladu set o gleifion artiffisial sy'n adlewyrchu gwahanol rannau o'r boblogaeth yn gywir, gan hwyluso ton newydd o ymchwil a datblygu. 

Ar ddechrau'r pandemig COVID-19, trosolodd Canolfan Feddygol Sheba o Israel MDClone, cwmni newydd lleol sy'n cynhyrchu data synthetig o gofnodion meddygol. Helpodd y fenter hon i gynhyrchu data gan ei gleifion COVID-19, gan alluogi ymchwilwyr yn Israel i astudio dilyniant y firws, a arweiniodd at algorithm a gynorthwyodd gweithwyr meddygol proffesiynol i flaenoriaethu cleifion ICU yn fwy effeithiol. 

Effaith aflonyddgar

Gallai data iechyd synthetig gyflymu a gwella ymchwil feddygol yn sylweddol. Trwy greu setiau data realistig ar raddfa fawr heb beryglu preifatrwydd cleifion, gallai ymchwilwyr astudio gwahanol gyflyrau iechyd, tueddiadau a chanlyniadau yn fwy effeithlon. Gallai'r nodwedd hon arwain at ddatblygiad cyflymach o driniaethau ac ymyriadau, modelau rhagfynegi mwy cywir, a gwell dealltwriaeth o glefydau cymhleth. At hynny, gallai defnyddio data synthetig helpu i fynd i’r afael â gwahaniaethau iechyd trwy alluogi ymchwil ar boblogaethau nad ydynt wedi’u hastudio’n ddigonol y gallai casglu digon o ddata byd go iawn fod yn anodd neu’n broblem foesegol iddynt.

At hynny, gallai data iechyd synthetig drawsnewid datblygiad a dilysiad technolegau gofal iechyd. Bydd arloeswyr ym maes iechyd digidol, deallusrwydd artiffisial (AI), a dysgu peiriant (ML) yn elwa’n sylweddol o fynediad at setiau data cyfoethog ac amrywiol ar gyfer hyfforddi a phrofi algorithmau. Gyda data iechyd synthetig, gallant wella cywirdeb, tegwch a defnyddioldeb eu hoffer heb y rhwystrau cyfreithiol, moesegol ac ymarferol o drin data cleifion gwirioneddol. Gallai'r nodwedd hon gyflymu datblygiadau mewn offer AI diagnostig ac ymyriadau iechyd digidol personol, a hyd yn oed hwyluso ymddangosiad patrymau gofal iechyd newydd sy'n cael eu gyrru gan ddata.

Yn olaf, gallai data iechyd synthetig fod â goblygiadau pwysig i bolisi a rheolaeth gofal iechyd. Gallai data synthetig o ansawdd uchel gefnogi modelu systemau iechyd mwy cadarn, gan lywio’r gwaith o gynllunio a gwerthuso gwasanaethau gofal iechyd. Gallai hefyd alluogi archwilio senarios damcaniaethol, megis effaith debygol gwahanol ymyriadau iechyd y cyhoedd, heb fod angen treialon byd go iawn drud, sy’n cymryd llawer o amser ac a allai fod yn beryglus. 

Goblygiadau data iechyd synthetig

Gall goblygiadau ehangach data iechyd synthetig gynnwys: 

• Risg is o wybodaeth sensitif am gleifion yn cael ei gollwng neu ei chamddefnyddio. Fodd bynnag, gallai arwain at wendidau diogelwch newydd os na chaiff ei reoli'n iawn.
• Gwell modelu ar gyfer cyflyrau iechyd a chanlyniadau triniaeth ar draws gwahanol boblogaethau gan arwain at well mynediad at ofal iechyd i grwpiau heb gynrychiolaeth ddigonol. Fodd bynnag, os yw rhagfarn AI yn bresennol yn y wybodaeth synthetig hon, gallai hefyd waethygu gwahaniaethu meddygol.
• Llai o gost ymchwil feddygol trwy ddileu'r angen am brosesau recriwtio a chasglu data drud sy'n cymryd llawer o amser. 
• Llywodraethau'n creu deddfau a rheoliadau newydd i amddiffyn preifatrwydd cleifion, rheoli'r defnydd o ddata, a sicrhau mynediad teg i fanteision y dechnoleg hon. 
• Cymwysiadau AI/ML mwy soffistigedig sy'n darparu cyfoeth o ddata heb bryderon preifatrwydd wrth awtomeiddio prosesu a rheoli cofnodion iechyd electronig.
• Rhannu data iechyd synthetig yn fyd-eang gan wella cydweithrediad rhyngwladol wrth ddelio ag argyfyngau iechyd, fel pandemigau, heb dorri ar breifatrwydd cleifion. Gall y datblygiad hwn arwain at systemau iechyd byd-eang mwy cadarn a mecanweithiau ymateb cyflym.
• Gallai gostyngiad yn yr adnoddau ffisegol sydd eu hangen ar gyfer casglu, storio a rhannu data traddodiadol arwain at allyriadau carbon is.

Cwestiynau i'w hystyried

• Os ydych chi'n gweithio ym maes gofal iechyd, sut mae'ch sefydliad yn defnyddio data synthetig mewn ymchwil?
• Beth yw cyfyngiadau posibl data iechyd synthetig?