सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा: सूचना और गोपनीयता के बीच संतुलन

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• 16 जून 2023

अंतर्दृष्टि पर प्रकाश डाला

सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा रोगी की गोपनीयता की रक्षा करते हुए गुणवत्तापूर्ण जानकारी तक पहुँचने में आने वाली चुनौतियों पर काबू पा लेता है। यह डेटा के दुरुपयोग के जोखिम को कम करते हुए अनुसंधान को बढ़ावा देकर, तकनीकी विकास की सुविधा और स्वास्थ्य प्रणाली मॉडलिंग में सहायता करके स्वास्थ्य सेवा में क्रांति ला सकता है। हालाँकि, संभावित चुनौतियाँ, जैसे सुरक्षा भेद्यताएँ, AI पूर्वाग्रह और समूहों का कम प्रतिनिधित्व, को नए नियमों के साथ संबोधित करने की आवश्यकता है।

सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा संदर्भ

लागत, गोपनीयता नियमों और विभिन्न कानूनी और बौद्धिक संपदा सीमाओं के कारण उच्च-गुणवत्ता वाले स्वास्थ्य और स्वास्थ्य संबंधी डेटा तक पहुंच चुनौतीपूर्ण हो सकती है। रोगी की गोपनीयता का सम्मान करने के लिए, शोधकर्ता और डेवलपर अक्सर परिकल्पना परीक्षण, डेटा मॉडल सत्यापन, एल्गोरिथम विकास और अभिनव प्रोटोटाइपिंग के लिए अज्ञात डेटा पर भरोसा करते हैं। हालांकि, अज्ञात डेटा की फिर से पहचान करने का खतरा, विशेष रूप से दुर्लभ स्थितियों के साथ, महत्वपूर्ण और मिटाने के लिए व्यावहारिक रूप से असंभव है। इसके अतिरिक्त, विभिन्न इंटरऑपरेबिलिटी चुनौतियों के कारण, विश्लेषण मॉडल, एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों के विकास के लिए विविध स्रोतों से डेटा को एकीकृत करना अक्सर जटिल होता है। सिंथेटिक डेटा अग्रणी अनुसंधान विधियों को आरंभ करने, परिष्कृत करने या परीक्षण करने की प्रक्रिया को तेज कर सकता है। 

संयुक्त राज्य और यूरोप दोनों में गोपनीयता कानून तीसरे पक्ष की पहुंच से व्यक्तियों के स्वास्थ्य विवरण की रक्षा करते हैं। नतीजतन, रोगी के मानसिक स्वास्थ्य, निर्धारित दवाओं और कोलेस्ट्रॉल के स्तर जैसे विवरण को गुप्त रखा जाता है। हालांकि, एल्गोरिदम कृत्रिम मरीजों का एक सेट बना सकते हैं जो आबादी के विभिन्न वर्गों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करते हैं, इस प्रकार अनुसंधान और विकास की एक नई लहर की सुविधा प्रदान करते हैं। 

COVID-19 महामारी की शुरुआत में, इज़राइल स्थित शेबा मेडिकल सेंटर ने एक स्थानीय स्टार्ट-अप MDClone का लाभ उठाया, जो मेडिकल रिकॉर्ड से सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करता है। इस पहल ने अपने COVID-19 रोगियों से डेटा का उत्पादन करने में मदद की, जिससे इज़राइल में शोधकर्ताओं को वायरस की प्रगति का अध्ययन करने में मदद मिली, जिसके परिणामस्वरूप चिकित्सा पेशेवरों को आईसीयू रोगियों को अधिक प्रभावी ढंग से प्राथमिकता देने में मदद मिली। 

विघटनकारी प्रभाव

सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा चिकित्सा अनुसंधान में काफी तेजी ला सकता है और बढ़ा सकता है। रोगी की गोपनीयता से समझौता किए बिना यथार्थवादी, बड़े पैमाने पर डेटासेट बनाकर, शोधकर्ता विभिन्न स्वास्थ्य स्थितियों, प्रवृत्तियों और परिणामों का अधिक कुशलता से अध्ययन कर सकते हैं। इस सुविधा से उपचार और हस्तक्षेपों का तेजी से विकास हो सकता है, अधिक सटीक भविष्य कहनेवाला मॉडल और जटिल बीमारियों की बेहतर समझ हो सकती है। इसके अलावा, सिंथेटिक डेटा का उपयोग कम अध्ययन वाली आबादी पर शोध को सक्षम करके स्वास्थ्य संबंधी असमानताओं से निपटने में सहायता कर सकता है, जिनके लिए पर्याप्त वास्तविक दुनिया डेटा का संग्रह मुश्किल या नैतिक रूप से समस्याग्रस्त हो सकता है।

इसके अलावा, सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा स्वास्थ्य देखभाल प्रौद्योगिकियों के विकास और सत्यापन को बदल सकता है। प्रशिक्षण और परीक्षण एल्गोरिदम के लिए समृद्ध, विविध डेटासेट तक पहुंच से डिजिटल स्वास्थ्य, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), और मशीन लर्निंग (एमएल) में नवोन्मेषक महत्वपूर्ण रूप से लाभान्वित होते हैं। सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा के साथ, वे वास्तविक रोगी डेटा को संभालने की कानूनी, नैतिक और व्यावहारिक बाधाओं के बिना अपने उपकरणों की सटीकता, निष्पक्षता और उपयोगिता में सुधार कर सकते हैं। यह सुविधा डायग्नोस्टिक एआई टूल्स और व्यक्तिगत डिजिटल स्वास्थ्य हस्तक्षेपों में विकास को गति दे सकती है, और यहां तक ​​कि नए, डेटा-संचालित हेल्थकेयर प्रतिमानों के उद्भव की सुविधा भी प्रदान कर सकती है।

अंत में, सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा का स्वास्थ्य सेवा नीति और प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव हो सकता है। उच्च-गुणवत्ता वाला सिंथेटिक डेटा स्वास्थ्य सेवाओं की योजना और मूल्यांकन को सूचित करते हुए अधिक मजबूत स्वास्थ्य प्रणालियों के मॉडलिंग का समर्थन कर सकता है। यह महंगे, समय लेने वाले और संभावित रूप से जोखिम भरे वास्तविक-विश्व परीक्षणों की आवश्यकता के बिना, विभिन्न सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों के संभावित प्रभाव जैसे काल्पनिक परिदृश्यों की खोज को भी सक्षम कर सकता है। 

सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा के निहितार्थ

सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा के व्यापक प्रभाव में शामिल हो सकते हैं: 

• संवेदनशील रोगी जानकारी के लीक होने या दुरुपयोग होने का कम जोखिम। हालांकि, अगर ठीक से प्रबंधित नहीं किया गया तो यह नई सुरक्षा कमजोरियों का कारण बन सकता है।
• विभिन्न आबादी में स्वास्थ्य की स्थिति और उपचार के परिणामों के लिए बेहतर मॉडलिंग, कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के लिए स्वास्थ्य सेवा तक बेहतर पहुंच के लिए अग्रणी। हालांकि, अगर इस सिंथेटिक जानकारी में एआई पूर्वाग्रह मौजूद है, तो यह चिकित्सा भेदभाव को भी खराब कर सकता है।
• महंगी और समय लेने वाली रोगी भर्ती और डेटा संग्रह प्रक्रियाओं की आवश्यकता को समाप्त करके चिकित्सा अनुसंधान की कम लागत। 
• रोगी की गोपनीयता की रक्षा करने, डेटा उपयोग को नियंत्रित करने और इस तकनीक के लाभों तक समान पहुंच सुनिश्चित करने के लिए सरकारें नए कानून और नियम बना रही हैं। 
• इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड प्रसंस्करण और प्रबंधन को स्वचालित करते समय अधिक परिष्कृत एआई / एमएल एप्लिकेशन गोपनीयता चिंताओं के बिना डेटा का खजाना प्रदान करते हैं।
• रोगी की गोपनीयता का उल्लंघन किए बिना महामारी जैसे स्वास्थ्य संकटों से निपटने में अंतर्राष्ट्रीय सहयोग में विश्व स्तर पर सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा साझा करना। यह विकास अधिक मजबूत वैश्विक स्वास्थ्य प्रणाली और त्वरित प्रतिक्रिया तंत्र को जन्म दे सकता है।
• पारंपरिक डेटा संग्रह, भंडारण और साझा करने के लिए आवश्यक भौतिक संसाधनों में कमी से कार्बन उत्सर्जन कम हो सकता है।

विचार करने के लिए प्रश्न

• यदि आप स्वास्थ्य सेवा में काम करते हैं, तो आपका संगठन शोध में सिंथेटिक डेटा का उपयोग कैसे करता है?
• सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा की संभावित सीमाएँ क्या हैं?