داده های سلامت مصنوعی: تعادل بین اطلاعات و حریم خصوصی

• نویسنده:
• نام نویسنده

  آینده نگاری کوانتوم ران
• ژوئن 16، 2023

نکات برجسته بینش

داده‌های سلامت مصنوعی بر چالش‌ها در دسترسی به اطلاعات با کیفیت و در عین حال محافظت از محرمانه بودن بیمار غلبه می‌کنند. این می‌تواند با تقویت تحقیقات، تسهیل توسعه فناوری و کمک به مدل‌سازی سیستم سلامت و در عین حال کاهش خطرات سوءاستفاده از داده‌ها، مراقبت‌های بهداشتی را متحول کند. با این حال، چالش‌های بالقوه، مانند آسیب‌پذیری‌های امنیتی، تعصب هوش مصنوعی و عدم حضور گروه‌ها، نیاز به رسیدگی با مقررات جدید دارند.

زمینه داده های سلامت مصنوعی

دسترسی به داده‌های مرتبط با سلامت و مراقبت‌های بهداشتی با کیفیت بالا به دلیل هزینه، مقررات حفظ حریم خصوصی و محدودیت‌های مختلف حقوقی و معنوی می‌تواند چالش برانگیز باشد. برای احترام به محرمانه بودن بیمار، محققان و توسعه دهندگان اغلب به داده های ناشناس برای آزمایش فرضیه، اعتبارسنجی مدل داده، توسعه الگوریتم و نمونه سازی خلاقانه تکیه می کنند. با این حال، تهدید شناسایی مجدد داده های ناشناس، به ویژه در شرایط نادر، قابل توجه است و عملاً ریشه کن کردن آن غیرممکن است. علاوه بر این، به دلیل چالش‌های مختلف قابلیت همکاری، ادغام داده‌ها از منابع مختلف برای توسعه مدل‌های تحلیل، الگوریتم‌ها و برنامه‌های نرم‌افزاری اغلب پیچیده است. داده های ترکیبی می توانند روند شروع، پالایش یا آزمایش روش های تحقیقاتی پیشگام را تسریع کنند. 

قوانین حفظ حریم خصوصی در ایالات متحده و اروپا از جزئیات سلامت افراد در برابر دسترسی اشخاص ثالث محافظت می کند. در نتیجه، جزئیاتی مانند سلامت روانی بیمار، داروهای تجویز شده و سطح کلسترول خصوصی نگه داشته می شوند. با این حال، الگوریتم‌ها می‌توانند مجموعه‌ای از بیماران مصنوعی بسازند که به‌طور دقیق بخش‌های مختلف جمعیت را منعکس می‌کنند، بنابراین موج جدیدی از تحقیق و توسعه را تسهیل می‌کنند. 

در آغاز همه‌گیری COVID-19، مرکز پزشکی شبا مستقر در اسرائیل از MDClone استفاده کرد، یک استارت‌آپ محلی که داده‌های مصنوعی را از سوابق پزشکی تولید می‌کند. این ابتکار به تولید داده‌هایی از بیماران مبتلا به کووید-19 کمک کرد و محققان در اسرائیل را قادر ساخت تا پیشرفت ویروس را مطالعه کنند، که منجر به الگوریتمی شد که به متخصصان پزشکی کمک کرد تا بیماران ICU را به‌طور مؤثرتری اولویت‌بندی کنند. 

تاثیر مخرب

داده های سلامت مصنوعی می تواند تحقیقات پزشکی را به طور قابل توجهی تسریع و افزایش دهد. با ایجاد مجموعه داده های واقع بینانه و در مقیاس بزرگ بدون به خطر انداختن حریم خصوصی بیمار، محققان می توانند به طور موثرتری شرایط، روندها و نتایج سلامتی مختلف را مطالعه کنند. این ویژگی می‌تواند به توسعه سریع‌تر درمان‌ها و مداخلات، مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر و درک بهتر بیماری‌های پیچیده منجر شود. علاوه بر این، استفاده از داده‌های مصنوعی می‌تواند به مقابله با نابرابری‌های سلامتی کمک کند، زیرا امکان تحقیق بر روی جمعیت‌هایی که کمتر مورد مطالعه قرار گرفته‌اند، می‌تواند برای آنها جمع‌آوری داده‌های دنیای واقعی کافی دشوار یا از نظر اخلاقی مشکل‌ساز باشد.

علاوه بر این، داده های سلامت مصنوعی می تواند توسعه و اعتبار فناوری های مراقبت های بهداشتی را تغییر دهد. نوآوران در سلامت دیجیتال، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) از دسترسی به مجموعه داده‌های غنی و متنوع برای الگوریتم‌های آموزشی و آزمایشی بهره‌مند خواهند شد. با داده‌های سلامت مصنوعی، آنها می‌توانند دقت، انصاف و کاربرد ابزارهای خود را بدون موانع قانونی، اخلاقی و عملی مدیریت داده‌های واقعی بیمار بهبود بخشند. این ویژگی می‌تواند پیشرفت‌ها در ابزارهای تشخیصی هوش مصنوعی و مداخلات شخصی‌شده در سلامت دیجیتال را تسریع کند و حتی ظهور پارادایم‌های جدید مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر داده‌ها را تسهیل کند.

در نهایت، داده های سلامت مصنوعی می تواند پیامدهای مهمی برای سیاست و مدیریت مراقبت های بهداشتی داشته باشد. داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا می‌تواند از مدل‌سازی قوی‌تر سیستم‌های بهداشتی پشتیبانی کند، و از برنامه‌ریزی و ارزیابی خدمات مراقبت‌های بهداشتی اطلاع‌رسانی کند. همچنین می‌تواند کاوش سناریوهای فرضی، مانند تأثیر احتمالی مداخلات مختلف سلامت عمومی را بدون نیاز به آزمایش‌های گران‌قیمت، زمان‌بر و بالقوه خطرناک در دنیای واقعی، امکان‌پذیر کند. 

مفاهیم داده های سلامت مصنوعی

پیامدهای گسترده‌تر داده‌های سلامت مصنوعی ممکن است شامل موارد زیر باشد: 

• خطر کمتر درز اطلاعات حساس بیمار یا سوء استفاده. با این حال، اگر به درستی مدیریت نشود، می تواند منجر به آسیب پذیری های امنیتی جدید شود.
• مدل سازی بهتر برای شرایط بهداشتی و نتایج درمان در جمعیت های مختلف که منجر به بهبود دسترسی به مراقبت های بهداشتی برای گروه های کم نمایندگی می شود. با این حال، اگر سوگیری هوش مصنوعی در این اطلاعات مصنوعی وجود داشته باشد، می تواند تبعیض پزشکی را نیز بدتر کند.
• کاهش هزینه تحقیقات پزشکی با حذف نیاز به فرآیندهای پرهزینه و وقت گیر جذب بیمار و جمع آوری داده ها. 
• دولت ها قوانین و مقررات جدیدی را برای محافظت از حریم خصوصی بیمار، کنترل استفاده از داده ها و اطمینان از دسترسی عادلانه به مزایای این فناوری ایجاد می کنند. 
• برنامه‌های پیچیده‌تر AI/ML داده‌های زیادی را بدون نگرانی در مورد حفظ حریم خصوصی ارائه می‌کنند و در عین حال پردازش و مدیریت پرونده الکترونیک سلامت را خودکار می‌کنند.
• به اشتراک گذاری داده های بهداشتی مصنوعی در سطح جهانی باعث بهبود همکاری بین المللی در مقابله با بحران های بهداشتی، مانند بیماری های همه گیر، بدون نقض حریم خصوصی بیمار می شود. این توسعه می تواند به سیستم های بهداشت جهانی قوی تر و مکانیسم های واکنش سریع منجر شود.
• کاهش منابع فیزیکی مورد نیاز برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و اشتراک‌گذاری داده‌های سنتی می‌تواند منجر به انتشار کربن کمتر شود.

سوالاتی که باید در نظر گرفته شود

• اگر در بخش مراقبت های بهداشتی کار می کنید، سازمان شما چگونه از داده های مصنوعی در تحقیقات استفاده می کند؟
• محدودیت های بالقوه داده های سلامت مصنوعی چیست؟