Ден соолук боюнча синтетикалык маалыматтар: маалымат менен купуялуулуктун ортосундагы баланс

• Author:
• Жазуучу аты

  Quantumrun Foresight
• Май 16, 2023

Insight баса белгилейт

Синтетикалык ден соолук маалыматтары пациенттин купуялуулугун коргоо менен бирге сапаттуу маалыматка жетүүдөгү кыйынчылыктарды жеңет. Бул изилдөөлөрдү өркүндөтүү, технологияны өнүктүрүүгө көмөк көрсөтүү жана саламаттыкты сактоо системасын моделдөөгө жардам берүү менен саламаттыкты сактоо тармагында төңкөрүш жасашы мүмкүн, ошол эле учурда маалыматтарды кыянаттык менен пайдалануу тобокелдиктерин азайтат. Бирок, коопсуздуктун алсыздыктары, AI ыкшоолугу жана топтордун аз көрсөтүлүшү сыяктуу потенциалдуу көйгөйлөр жаңы эрежелер менен чечилиши керек.

Синтетикалык ден соолук маалыматынын контексти

Ден соолук жана саламаттыкты сактоо менен байланышкан жогорку сапаттагы маалыматтарга жетүү баасына, купуялык эрежелерине жана юридикалык жана интеллектуалдык менчиктин ар кандай чектөөлөрүнөн улам татаал болушу мүмкүн. Пациенттин купуялуулугун урматтоо үчүн изилдөөчүлөр жана иштеп чыгуучулар гипотезаны текшерүү, маалымат моделин текшерүү, алгоритмди иштеп чыгуу жана инновациялык прототиптөө үчүн анонимдүү маалыматтарга таянышат. Бирок анонимдүү маалыматтарды кайра идентификациялоо коркунучу, өзгөчө сейрек кездешүүчү шарттарда, олуттуу жана аны жок кылуу иш жүзүндө мүмкүн эмес. Мындан тышкары, ар кандай өз ара аракеттенүү көйгөйлөрүнөн улам, талдоо моделдерин, алгоритмдерди жана программалык тиркемелерди иштеп чыгуу үчүн ар түрдүү булактардан алынган маалыматтарды интеграциялоо көп учурда татаал. Синтетикалык маалыматтар пионердик изилдөө ыкмаларын баштоо, тактоо же сыноо процессин тездетет. 

Кошмо Штаттардагы жана Европадагы купуялык мыйзамдары адамдардын ден соолугунун чоо-жайын үчүнчү жактардын кирүүсүнөн коргойт. Демек, бейтаптын психикалык саламаттыгы, дайындалган дары-дармектер жана холестериндин деңгээли сыяктуу маалыматтар купуя сакталат. Бирок, алгоритмдер калктын ар кандай катмарын так чагылдырган жасалма пациенттердин топтомун түзө алат, ошентип изилдөөнүн жана иштеп чыгуунун жаңы толкунун жеңилдетет. 

COVID-19 пандемиясынын башталышында Израилде жайгашкан Шеба медициналык борбору медициналык жазуулардан синтетикалык маалыматтарды чыгарган жергиликтүү стартап болгон MDClone компаниясын колдонду. Бул демилге анын COVID-19 бейтаптарынан маалыматтарды өндүрүүгө жардам берип, Израилдеги изилдөөчүлөргө вирустун өрчүшүн изилдөөгө мүмкүндүк берди, натыйжада алгоритм медицина кызматкерлерине ICU бейтаптарына артыкчылык берүүгө жардам берди. 

Бузуучу таасир

Синтетикалык ден соолук маалыматтары медициналык изилдөөлөрдү кыйла тездетип, өркүндөтүшү мүмкүн. Пациенттин купуялыгын бузбастан реалдуу, масштабдуу маалымат топтомдорун түзүү менен, изилдөөчүлөр ар кандай ден соолук шарттарын, тенденцияларын жана натыйжаларын натыйжалуураак изилдей алышат. Бул өзгөчөлүк дарылоонун жана кийлигишүүлөрдүн тезирээк өнүгүшүнө, так болжолдуу моделдерге жана татаал ооруларды жакшыраак түшүнүүгө алып келиши мүмкүн. Мындан тышкары, синтетикалык маалыматтарды колдонуу жетиштүү реалдуу маалыматтарды чогултуу кыйын же этикалык жактан көйгөйлүү болушу мүмкүн болгон аз изилденген популяцияларды изилдөөгө мүмкүндүк берүү аркылуу ден-соолуктагы диспропорцияларды чечүүгө жардам берет.

Мындан тышкары, синтетикалык ден соолук маалыматтары саламаттыкты сактоо технологияларын иштеп чыгууну жана текшерүүнү өзгөртүшү мүмкүн. Санариптик ден-соолук, жасалма интеллект (AI) жана машина үйрөнүү (ML) тармагындагы инноваторлор алгоритмдерди окутуу жана тестирлөө үчүн бай, ар түрдүү маалымат топтомуна жетүүдөн олуттуу пайда көрүшөт. Ден-соолук боюнча синтетикалык маалыматтар менен алар өздөрүнүн куралдарынын тактыгын, адилеттүүлүгүн жана пайдалуулугун пациенттердин чыныгы маалыматтарын иштетүүдө укуктук, этикалык жана практикалык тоскоолдуктарсыз жакшыртышат. Бул өзгөчөлүк диагностикалык AI инструменттеринин жана жекелештирилген санариптик ден-соолукка кийлигишүүлөрдүн өнүгүшүн тездетип, жада калса жаңы, маалыматка негизделген саламаттыкты сактоо парадигмаларынын пайда болушуна көмөктөшөт.

Акыр-аягы, синтетикалык ден соолук маалыматтар саламаттык сактоо саясаты жана башкаруу үчүн маанилүү кесепеттерге ээ болушу мүмкүн. Жогорку сапаттагы синтетикалык маалыматтар саламаттыкты сактоо кызматтарын пландаштырууну жана баалоону маалымдап, саламаттыкты сактоо тутумдарын моделдештирүүнү колдоого алат. Ал ошондой эле кымбат, көп убакытты талап кылган жана реалдуу дүйнөдөгү кооптуу сыноолорду талап кылбастан, ар кандай коомдук саламаттыкты сактоо чараларынын ыктымал таасири сыяктуу гипотетикалык сценарийлерди изилдөөгө мүмкүндүк берет. 

Синтетикалык ден соолук маалыматтарынын кесепеттери

Синтетикалык ден соолук маалыматтарынын кеңири кесепеттери төмөнкүлөрдү камтышы мүмкүн: 

• Пациенттин купуя маалыматынын сыртка чыгып кетүү же туура эмес колдонуу коркунучу азаят. Бирок, ал туура башкарылбаса, жаңы коопсуздук кемчиликтерине алып келиши мүмкүн.
• Ар кандай популяциялардагы ден соолук шарттарын жана дарылоонун натыйжаларын жакшыраак моделдөө, ал азыраак өкүлчүлүктүү топтор үчүн медициналык жардамга жеткиликтүүлүктү жакшыртат. Бирок, бул синтетикалык маалыматта AI бир жактуулугу бар болсо, бул медициналык басмырлоону да начарлатышы мүмкүн.
• Кымбат жана көп убакытты талап кылган бейтаптарды жалдоо жана маалымат чогултуу процесстерине болгон муктаждыкты жоюу аркылуу медициналык изилдөөлөрдүн арзандашы. 
• Өкмөттөр бейтаптын купуялыгын коргоо, маалыматтарды колдонууну башкаруу жана бул технологиянын артыкчылыктарына адилеттүү жеткиликтүүлүктү камсыз кылуу үчүн жаңы мыйзамдарды жана эрежелерди түзүшөт. 
• Электрондук ден соолук жазууларын иштетүүнү жана башкарууну автоматташтыруу менен бирге купуялыкка байланыштуу камтамасыз көп маалыматтарды камтыган татаалыраак AI/ML колдонмолору.
• Пациенттин купуялыгын бузбастан, пандемия сыяктуу ден соолук кризистери менен күрөшүүдө эл аралык кызматташтыкты жакшыртуучу синтетикалык ден-соолук маалыматтарын бөлүшүү. Бул өнүгүү күчтүү глобалдык саламаттык сактоо системаларын жана тез жооп механизмдерин алып келиши мүмкүн.
• Салттуу маалыматтарды чогултуу, сактоо жана бөлүшүү үчүн зарыл болгон физикалык ресурстардын кыскарышы көмүртектин эмиссиясынын төмөндөшүнө алып келиши мүмкүн.

Карала турган суроолор

• Эгер сиз саламаттыкты сактоо тармагында иштесеңиз, сиздин уюм изилдөөдө синтетикалык маалыматтарды кантип колдонот?
• Синтетикалык ден соолук маалыматтарынын потенциалдуу чектөөлөрү кандай?