Sintetikong data ng kalusugan: Isang balanse sa pagitan ng impormasyon at privacy

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Hunyo 16, 2023

Mga highlight ng insight

Ang sintetikong data ng kalusugan ay nagtagumpay sa mga hamon sa pag-access ng de-kalidad na impormasyon habang pinoprotektahan ang pagiging kumpidensyal ng pasyente. Maaari nitong baguhin ang pangangalagang pangkalusugan sa pamamagitan ng pagpapalakas ng pananaliksik, pagpapadali sa pagbuo ng teknolohiya, at pagtulong sa pagmomodelo ng sistema ng kalusugan habang binabawasan ang mga panganib sa maling paggamit ng data. Gayunpaman, ang mga potensyal na hamon, tulad ng mga kahinaan sa seguridad, bias ng AI, at hindi pagkatawan ng mga grupo, ay nangangailangan ng pagtugon sa mga bagong regulasyon.

Sintetikong konteksto ng data ng kalusugan

Ang pag-access sa mataas na kalidad na data na nauugnay sa kalusugan at pangangalaga sa kalusugan ay maaaring maging mahirap dahil sa gastos, mga regulasyon sa privacy, at iba't ibang mga limitasyon sa legal at intelektwal na ari-arian. Upang igalang ang pagiging kumpidensyal ng pasyente, ang mga mananaliksik at developer ay madalas na umaasa sa hindi nakikilalang data para sa pagsusuri ng hypothesis, pagpapatunay ng modelo ng data, pagbuo ng algorithm, at makabagong prototyping. Gayunpaman, ang banta ng muling pagkilala sa hindi nakikilalang data, lalo na sa mga bihirang kondisyon, ay makabuluhan at halos imposibleng matanggal. Bukod pa rito, dahil sa iba't ibang mga hamon sa interoperability, madalas na kumplikado ang pagsasama ng data mula sa magkakaibang mga mapagkukunan para sa pagbuo ng mga modelo ng pagsusuri, algorithm, at software. Maaaring mapabilis ng synthetic data ang proseso ng pagsisimula, pagpino, o pagsubok sa mga pamamaraan ng pangunguna sa pananaliksik. 

Pinoprotektahan ng mga batas sa privacy sa United States at Europe ang mga detalye ng kalusugan ng mga indibidwal mula sa pag-access ng mga third party. Dahil dito, pinananatiling pribado ang mga detalye tulad ng kalusugan ng isip ng isang pasyente, mga iniresetang gamot, at antas ng kolesterol. Gayunpaman, ang mga algorithm ay maaaring bumuo ng isang hanay ng mga artipisyal na pasyente na tumpak na sumasalamin sa iba't ibang mga seksyon ng populasyon, kaya pinapadali ang isang bagong alon ng pananaliksik at pag-unlad. 

Sa simula ng pandemya ng COVID-19, ginamit ng Sheba Medical Center na nakabase sa Israel ang MDClone, isang lokal na start-up na bumubuo ng sintetikong data mula sa mga medikal na rekord. Nakatulong ang inisyatiba na ito sa paggawa ng data mula sa mga pasyenteng COVID-19 nito, na nagbibigay-daan sa mga mananaliksik sa Israel na pag-aralan ang pag-unlad ng virus, na nagresulta sa isang algorithm na tumulong sa mga medikal na propesyonal na mas epektibong unahin ang mga pasyente ng ICU. 

Nakakagambalang epekto

Ang data ng sintetikong kalusugan ay maaaring makabuluhang mapabilis at mapahusay ang medikal na pananaliksik. Sa pamamagitan ng paggawa ng makatotohanan, malakihang mga dataset nang hindi nakompromiso ang privacy ng pasyente, mas mahusay na mapag-aaralan ng mga mananaliksik ang iba't ibang kundisyon, trend, at resulta ng kalusugan. Ang tampok na ito ay maaaring humantong sa mas mabilis na pag-unlad ng mga paggamot at interbensyon, mas tumpak na predictive na mga modelo, at mas mahusay na pag-unawa sa mga kumplikadong sakit. Bukod dito, ang paggamit ng sintetikong data ay maaaring makatulong sa pagharap sa mga pagkakaiba sa kalusugan sa pamamagitan ng pagpapagana ng pagsasaliksik sa mga populasyon na hindi pa napag-aaralan kung saan ang pagkolekta ng sapat na data sa totoong mundo ay maaaring mahirap o may problema sa etika.

Bukod dito, maaaring baguhin ng sintetikong data ng kalusugan ang pagbuo at pagpapatunay ng mga teknolohiya sa pangangalagang pangkalusugan. Ang mga innovator sa digital health, artificial intelligence (AI), at machine learning (ML) ay nakikinabang nang malaki mula sa pag-access sa mayaman at iba't ibang dataset para sa pagsasanay at pagsubok ng mga algorithm. Gamit ang synthetic na data ng kalusugan, mapapabuti nila ang katumpakan, pagiging patas, at utility ng kanilang mga tool nang walang legal, etikal, at praktikal na mga hadlang sa paghawak ng aktwal na data ng pasyente. Maaaring mapabilis ng feature na ito ang mga development sa diagnostic AI tools at personalized na digital na mga interbensyon sa kalusugan, at kahit na mapadali ang paglitaw ng mga bagong paradigma sa pangangalagang pangkalusugan na batay sa data.

Sa wakas, ang synthetic na data ng kalusugan ay maaaring magkaroon ng mahalagang implikasyon para sa patakaran at pamamahala sa pangangalagang pangkalusugan. Maaaring suportahan ng mataas na kalidad na sintetikong data ang mas matatag na pagmomodelo ng mga sistema ng kalusugan, na nagpapaalam sa pagpaplano at pagsusuri ng mga serbisyo sa pangangalagang pangkalusugan. Maaari din nitong paganahin ang paggalugad ng mga hypothetical na sitwasyon, tulad ng malamang na epekto ng iba't ibang interbensyon sa kalusugan ng publiko, nang hindi nangangailangan ng mahal, nakakaubos ng oras, at potensyal na peligrosong pagsubok sa totoong mundo. 

Mga implikasyon ng sintetikong data ng kalusugan

Maaaring kabilang sa mas malawak na implikasyon ng sintetikong data ng kalusugan ang: 

• Mas mababang panganib ng ma-leak o maling paggamit ng sensitibong impormasyon ng pasyente. Gayunpaman, maaari itong humantong sa mga bagong kahinaan sa seguridad kung hindi pinamamahalaan nang maayos.
• Mas mahusay na pagmomodelo para sa mga kondisyon ng kalusugan at mga resulta ng paggamot sa iba't ibang populasyon na humahantong sa pinabuting pag-access sa pangangalagang pangkalusugan para sa mga grupong kulang sa representasyon. Gayunpaman, kung ang AI bias ay naroroon sa sintetikong impormasyong ito, maaari rin itong magpalala ng diskriminasyong medikal.
• Binawasan ang gastos ng medikal na pananaliksik sa pamamagitan ng pag-aalis ng pangangailangan para sa mahal at matagal na proseso ng pangangalap ng pasyente at pagkolekta ng data. 
• Mga pamahalaan na gumagawa ng mga bagong batas at regulasyon para protektahan ang privacy ng pasyente, pamahalaan ang paggamit ng data, at tiyakin ang pantay na pag-access sa mga benepisyo ng teknolohiyang ito. 
• Mas sopistikadong AI/ML na mga application na nagbibigay ng maraming data nang walang mga alalahanin sa privacy habang awtomatiko ang pagproseso at pamamahala ng rekord ng kalusugan ng elektroniko.
• Pagbabahagi ng synthetic na data ng kalusugan sa buong mundo na nagpapahusay sa internasyonal na kooperasyon sa pagharap sa mga krisis sa kalusugan, tulad ng mga pandemya, nang hindi lumalabag sa privacy ng pasyente. Ang pag-unlad na ito ay maaaring humantong sa mas matatag na mga pandaigdigang sistema ng kalusugan at mga mekanismo ng mabilisang pagtugon.
• Ang pagbawas sa mga pisikal na mapagkukunan na kinakailangan para sa tradisyonal na pagkolekta, pag-iimbak, at pagbabahagi ng data ay maaaring humantong sa mas mababang carbon emissions.

Mga katanungang dapat isaalang-alang

• Kung nagtatrabaho ka sa pangangalagang pangkalusugan, paano ginagamit ng iyong organisasyon ang sintetikong data sa pananaliksik?
• Ano ang mga potensyal na limitasyon ng synthetic na data ng kalusugan?