Quantumrun

IRUDIAREN KREDITUA:

iStock

Osasun-datu sintetikoak: informazioaren eta pribatutasunaren arteko oreka

Ikertzaileak osasun-datu sintetikoak erabiltzen ari dira mediku-ikasketak handitzeko, datuen pribatutasuna urratzearen arriskua ezabatuz.

Egilea:
Egilearen izena
Quantumrun Prospektiba
June 16, 2023

Ikuspegi nabarmenenak

Osasun-datu sintetikoek kalitatezko informazioa eskuratzeko erronkak gainditzen dituzte pazientearen konfidentzialtasuna babesten duten bitartean. Osasun-laguntza iraul dezake ikerketa bultzatuz, teknologiaren garapena erraztuz eta osasun-sistemaren ereduari lagunduz, datuen erabilera okerreko arriskuak murrizten diren bitartean. Hala ere, balizko erronkei, hala nola, segurtasun ahultasunak, AI alborapena eta taldeen ordezkaritza eskasak, araudi berriekin landu behar dira.

Osasun-datuen testuinguru sintetikoa

Kalitate handiko osasun- eta osasun-laguntzari lotutako datuetarako sarbidea zaila izan daiteke kostuagatik, pribatutasun-arauengatik eta jabetza juridiko eta intelektualaren hainbat mugagatik. Pazientearen konfidentzialtasuna errespetatzeko, ikertzaileek eta garatzaileek maiz datu anonimizatuetan oinarritzen dira hipotesiak probatzeko, datu-ereduen baliozkotzeko, algoritmoen garapenerako eta prototipo berritzaileetarako. Hala ere, datu anonimizatuak berriro identifikatzeko mehatxua, batez ere baldintza arraroekin, esanguratsua da eta ia ezinezkoa desagerrarazi. Gainera, elkarreragingarritasun-erronka desberdinak direla eta, askotan zaila da analisi-ereduak, algoritmoak eta software-aplikazioak garatzeko iturri ezberdinetako datuak integratzea. Datu sintetikoek ikerketa-metodo aitzindariak hasteko, fintzeko edo probatzeko prozesua bizkortu dezakete.

Estatu Batuetako zein Europako pribatutasun-legeek hirugarrenen sarbidetik babesten dituzte pertsonen osasun-datuak. Ondorioz, pazientearen osasun mentala, agindutako botikak eta kolesterol maila bezalako xehetasunak pribatuak mantentzen dira. Hala ere, algoritmoek biztanleriaren hainbat atal zehatz-mehatz islatzen dituzten paziente artifizialen multzoa eraiki dezakete, eta horrela ikerketa eta garapen olatu berri bat erraztuko dute.

COVID-19 pandemiaren hasieran, Israelgo Sheba Medical Center-ek MDClone aprobetxatu zuen, erregistro medikoetatik datu sintetikoak sortzen dituen tokiko startup bat. Ekimen honek COVID-19 gaixoen datuak ekoizten lagundu zuen, Israelgo ikertzaileek birusaren progresioa aztertzeko aukera emanez, eta horren ondorioz, mediku profesionalei ZIUko pazienteak modu eraginkorragoan lehenesten lagundu zien algoritmo bat sortu zen.

Eragin disruptiboa

Osasun-datu sintetikoek ikerketa medikoa nabarmen bizkortu eta hobetu dezakete. Datu-multzo errealistak eta eskala handikoak sortuz pazientearen pribatutasuna arriskuan jarri gabe, ikertzaileek modu eraginkorragoan aztertu ditzakete hainbat osasun egoera, joera eta emaitza. Ezaugarri honek tratamenduak eta esku-hartzeak azkarrago garatu ditzake, aurreikuspen-eredu zehatzagoak eta gaixotasun konplexuak hobeto ulertzea. Gainera, datu sintetikoak erabiltzeak osasun-desberdintasunei aurre egiten lagun dezake, gutxi aztertutako populazioei buruzko ikerketak ahalbidetuz, zeinentzat mundu errealeko datu nahikoak biltzea zaila edo etikoki arazotsua izan daitekeen.

Gainera, osasun-datu sintetikoek osasun-teknologien garapena eta baliozkotzea eraldatu dezakete. Osasun digitalean, adimen artifizialean (AI) eta ikaskuntza automatikoan (ML) berritzaileek abantaila handia izango dute algoritmoak trebatzeko eta probatzeko datu-multzo aberats eta askotaretarako sarbideari esker. Osasun-datu sintetikoekin, beren tresnen zehaztasuna, zuzentasuna eta erabilgarritasuna hobetu ditzakete gaixoen benetako datuak kudeatzeko oztopo legal, etiko eta praktikorik gabe. Ezaugarri honek diagnostiko AI tresnetan eta osasun digitaleko esku-hartze pertsonalizatuetan garapenak bizkor ditzake, eta baita datuetan oinarritutako osasun-paradigma berrien sorrera erraztu ere.

Azkenik, osasun-datu sintetikoek ondorio garrantzitsuak izan ditzakete osasun-politikan eta kudeaketan. Kalitate handiko datu sintetikoek osasun-sistemen eredu sendoagoa onar dezakete, osasun-zerbitzuen plangintza eta ebaluazioa informatzeko. Eszenatoki hipotetikoen esplorazioa ere ahalbidetu dezake, hala nola osasun publikoko esku-hartze ezberdinen eragin litekeena, mundu errealeko entsegu garesti, denbora asko eta arriskutsuak izan gabe.

Osasun-datu sintetikoen ondorioak

Osasun-datu sintetikoen ondorio zabalagoak izan daitezke:

Pazientearen informazio sentikorra filtratzeko edo gaizki erabiltzeko arrisku txikiagoa. Hala ere, segurtasun ahultasun berriak sor ditzake behar bezala kudeatzen ez bada.
Osasun-baldintzak eta tratamendu-emaitzen eredu hobeak populazio desberdinetan, ordezkatuta dauden taldeentzat osasun-laguntzarako sarbidea hobetzea dakar. Hala ere, informazio sintetiko honetan AI alborapena badago, diskriminazio medikoa ere okerrera egin dezake.
Ikerketa medikoaren kostua murriztea pazienteak kontratatzeko eta datuak biltzeko prozesu garestiak eta denbora asko behar dituztenak ezabatuz.
Lege eta arau berriak sortzen dituzten gobernuek pazientearen pribatutasuna babesteko, datuen erabilera arautzeko eta teknologia honen abantailetarako sarbidea bermatzeko.
AI/ML aplikazio sofistikatuagoak datu ugari eskaintzen dituzte pribatutasun kezkarik gabe, osasun erregistro elektronikoen prozesaketa eta kudeaketa automatizatzen duten bitartean.
Osasun-datu sintetikoak mundu osoan partekatzea, nazioarteko lankidetza hobetuz osasun-krisiei aurre egiteko, pandemiak bezala, pazientearen pribatutasuna urratu gabe. Garapen honek osasun sistema global sendoagoak eta erantzun azkarreko mekanismoak ekar ditzake.
Datuak biltzeko, biltegiratzeko eta partekatzeko ohiko baliabide fisikoen murrizketak karbono isuriak murriztea ekar dezake.