Dados sintéticos de saúde: um equilíbrio entre informação e privacidade

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  Previsão Quantumrun
• 16 de Junho de 2023

Destaques do Insight

Os dados de saúde sintéticos superam os desafios no acesso a informações de qualidade, protegendo a confidencialidade do paciente. Ele poderia revolucionar a saúde, impulsionando a pesquisa, facilitando o desenvolvimento tecnológico e auxiliando na modelagem do sistema de saúde, reduzindo os riscos de uso indevido de dados. No entanto, desafios potenciais, como vulnerabilidades de segurança, viés de IA e sub-representação de grupos, precisam ser resolvidos com novos regulamentos.

Contexto sintético de dados de saúde

O acesso a dados de saúde e relacionados a cuidados de saúde de alta qualidade pode ser desafiador devido a custos, regulamentações de privacidade e várias limitações legais e de propriedade intelectual. Para respeitar a confidencialidade do paciente, pesquisadores e desenvolvedores frequentemente dependem de dados anônimos para testes de hipóteses, validação de modelos de dados, desenvolvimento de algoritmos e prototipagem inovadora. No entanto, a ameaça de reidentificar dados anonimizados, particularmente com condições raras, é significativa e praticamente impossível de erradicar. Além disso, devido a vários desafios de interoperabilidade, a integração de dados de diversas fontes para o desenvolvimento de modelos de análise, algoritmos e aplicativos de software costuma ser complicada. Os dados sintéticos podem acelerar o processo de iniciar, refinar ou testar métodos de pesquisa pioneiros. 

As leis de privacidade nos Estados Unidos e na Europa protegem os detalhes de saúde dos indivíduos contra o acesso de terceiros. Consequentemente, detalhes como a saúde mental do paciente, medicamentos prescritos e níveis de colesterol são mantidos em sigilo. No entanto, os algoritmos podem construir um conjunto de pacientes artificiais que espelham com precisão várias seções da população, facilitando assim uma nova onda de pesquisa e desenvolvimento. 

No início da pandemia de COVID-19, o Sheba Medical Center, com sede em Israel, aproveitou o MDClone, uma startup local que gera dados sintéticos de registros médicos. Essa iniciativa ajudou a produzir dados de seus pacientes com COVID-19, permitindo que pesquisadores em Israel estudassem a progressão do vírus, o que resultou em um algoritmo que ajudou os profissionais médicos a priorizar com mais eficácia os pacientes da UTI. 

Impacto disruptivo

Dados de saúde sintéticos podem acelerar e aprimorar significativamente a pesquisa médica. Ao criar conjuntos de dados realistas e em grande escala sem comprometer a privacidade do paciente, os pesquisadores podem estudar com mais eficiência várias condições, tendências e resultados de saúde. Esse recurso pode levar a um desenvolvimento mais rápido de tratamentos e intervenções, modelos preditivos mais precisos e uma melhor compreensão de doenças complexas. Além disso, o uso de dados sintéticos pode ajudar a lidar com as disparidades de saúde, permitindo a pesquisa em populações pouco estudadas para as quais a coleta de dados suficientes do mundo real pode ser difícil ou eticamente problemática.

Além disso, dados sintéticos de saúde podem transformar o desenvolvimento e a validação de tecnologias de saúde. Inovadores em saúde digital, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) podem se beneficiar significativamente do acesso a conjuntos de dados ricos e variados para algoritmos de treinamento e teste. Com dados de saúde sintéticos, eles podem melhorar a precisão, imparcialidade e utilidade de suas ferramentas sem os obstáculos legais, éticos e práticos de lidar com dados reais de pacientes. Esse recurso pode acelerar o desenvolvimento de ferramentas de diagnóstico de IA e intervenções de saúde digital personalizadas e até mesmo facilitar o surgimento de novos paradigmas de saúde orientados por dados.

Finalmente, dados de saúde sintéticos podem ter implicações importantes para a política e gestão de saúde. Dados sintéticos de alta qualidade podem apoiar modelagem de sistemas de saúde mais robusta, informando o planejamento e a avaliação dos serviços de saúde. Também poderia permitir a exploração de cenários hipotéticos, como o provável impacto de diferentes intervenções de saúde pública, sem a necessidade de testes caros, demorados e potencialmente arriscados no mundo real. 

Implicações de dados de saúde sintéticos

Implicações mais amplas de dados de saúde sintéticos podem incluir: 

• Um menor risco de vazamento ou uso indevido de informações confidenciais do paciente. No entanto, pode levar a novas vulnerabilidades de segurança se não for gerenciado adequadamente.
• Melhor modelagem para condições de saúde e resultados de tratamento em diferentes populações, levando a um melhor acesso aos cuidados de saúde para grupos sub-representados. No entanto, se o viés da IA ​​estiver presente nessas informações sintéticas, isso também pode piorar a discriminação médica.
• Custo reduzido de pesquisa médica, eliminando a necessidade de recrutamento de pacientes e processos de coleta de dados caros e demorados. 
• Governos criando novas leis e regulamentos para proteger a privacidade do paciente, governar o uso de dados e garantir o acesso equitativo aos benefícios dessa tecnologia. 
• Aplicativos de IA/ML mais sofisticados que fornecem uma grande quantidade de dados sem preocupações com a privacidade, ao mesmo tempo em que automatizam o processamento e o gerenciamento de registros médicos eletrônicos.
• Compartilhar dados de saúde sintéticos globalmente melhorando a cooperação internacional para lidar com crises de saúde, como pandemias, sem violar a privacidade do paciente. Esse desenvolvimento pode levar a sistemas de saúde globais mais robustos e mecanismos de resposta rápida.
• Uma redução nos recursos físicos necessários para a coleta, armazenamento e compartilhamento tradicionais de dados pode levar a emissões de carbono mais baixas.

Questões a considerar

• Se você trabalha na área da saúde, como sua organização usa dados sintéticos em pesquisa?
• Quais são as possíveis limitações dos dados de saúde sintéticos?