La toma de decisiones basada en datos es el mantra del éxito y la excelencia empresarial en la actualidad. Desde la tecnología financiera y la fabricación hasta el comercio minorista y la cadena de suministro, todas las industrias se están sumando a la ola de big data y logrando una toma de decisiones basada en estadísticas con sus modelos y algoritmos analíticos avanzados. En el ámbito de la atención sanitaria, esto se vuelve aún más gratificante y salva vidas, ya que sirve como base de la innovación y los avances científicos.
Un alcance tan enorme también conlleva desafíos. A medida que aumenta la demanda de datos sanitarios para diversos fines, también aumentan las posibilidades de que se produzcan filtraciones de datos y uso indebido de información confidencial. A El informe de 2023 revela que se robaron más de 133 millones de registros y datos médicos, estableciendo un nuevo récord de filtraciones de datos en el sector sanitario.
La aprobación de la regulación HIPAA fue un paso tranquilizador para optimizar privacidad de datos sanitarios, que por sí solo y de manera significativa redujo las violaciones de datos en un 48%. Los informes también revelan que el 61% de todas las filtraciones de datos apuntan a negligencia por parte de empleados y profesionales en este espacio.
Para frenar aún más este tipo de ataques y la exposición masiva de vulnerabilidades llega datos sintéticos del paciente. Como dicen, "los problemas modernos requieren soluciones modernas", la aparición de datos sintéticos salud permite a los profesionales de la salud fortalecer los datos de los pacientes y utilizar modelos de inteligencia artificial para ayudarlos a generar datos nuevos.
En este artículo, profundizaremos en la comprensión de qué generación de datos sintéticos De qué se trata y sus innumerables aspectos.
Datos sintéticos de pacientes: ¿qué son?
La síntesis es el proceso de crear algo nuevo combinando elementos existentes. En el mismo contexto, los datos sintéticos de pacientes se refieren a datos generados artificialmente a partir de datos de pacientes reales ya existentes.
En este proceso, los modelos y algoritmos estadísticos estudian volúmenes masivos de datos de pacientes, observan patrones y características y generan conjuntos de datos que emulan datos reales. Algunas de las técnicas comunes implementadas para generar datos artificiales de pacientes incluyen:
- Redes generativas adversarias (GNN)
- Modelos estadísticos
- Métodos de anonimización de datos y más
Los datos sintéticos son una técnica excelente y hermética para anular las preocupaciones de privacidad relacionadas con las posibilidades de revelar información del paciente que sea reidentificable. Para comprender los beneficios de dichos datos, veamos algunos de los casos de uso más destacados.
Casos de uso de datos sintéticos
I+D de nuevos fármacos y medicamentos
Generación de datos de ensayos clínicos. es discreto y las organizaciones a menudo ocultan información crítica. Sin embargo, para fines de investigación y desarrollo, la interoperabilidad de los datos es clave para permitir avances. La generación de datos sintéticos puede ayudar a los investigadores a utilizarlos para ocultar piezas vitales de información rastreable y datos de silos para estudiar en colaboración las reacciones y los adversarios de los medicamentos, las formulaciones, los resultados de las correlaciones y más.
Privacidad y cumplimiento normativo
Si bien hay conversaciones sobre la necesidad de sistemas EHR centralizados basados en la nube, también existen desafíos regulatorios en torno a las preocupaciones de privacidad y seguridad. Si bien la interoperabilidad de los datos es inevitable, las partes interesadas de todo el espectro de la atención sanitaria deben estar sumamente atentas a la hora de compartir datos de los pacientes. Los datos sintéticos pueden ayudar a ocultar aspectos sensibles sin dejar de conservar puntos de contacto clave y servir como conjuntos de datos representativos ideales.
Mitigación de sesgos en la atención sanitaria
En la atención sanitaria, la introducción de prejuicios es innata e inevitable. Por ejemplo, si hay un brote epidémico en una ubicación geográfica que afecta a hombres de entre 35 y 50 años, se introduce un sesgo de forma predeterminada para esta persona específica. Si bien las mujeres y los niños siguen siendo vulnerables a este brote, los investigadores necesitan una base objetiva para fundamentar sus hallazgos. Los datos sintéticos pueden ayudar a eliminar sesgos y ofrecer representaciones equilibradas.
Conjuntos de datos escalables de capacitación sanitaria
Debido a regulaciones como GDPR, HIPAA y más, la disponibilidad de conjuntos de datos para entrenar modelos avanzados de aprendizaje automático nativos de atención médica sigue siendo frugal. Los sistemas de inteligencia artificial (IA) y los modelos de aprendizaje automático requieren enormes volúmenes de datos de entrenamiento para mejorar constantemente y ofrecer resultados precisos.
Generación de datos sintéticos es una bendición en este espacio, ya que permite a las organizaciones generar datos artificiales adaptados a sus requisitos de volumen, especificaciones y resultados y, simultáneamente, fomentar uso ético de datos sintéticos.
Deficiencias y peligros de los datos sanitarios sintéticos
El hecho de que existan sistemas y módulos para generar artificialmente datos de pacientes y atención médica a partir de conjuntos de datos existentes es tranquilizador. Sin embargo, esta técnica no está exenta de desventajas. Entendamos cuáles son.
No hay práctica estándar - o técnicas de estandarización - generar, compartir y evaluar datos sintéticos. Esto dificulta la colaboración y la interoperabilidad.
En el otro extremo del espectro, existen sistemas igualmente poderosos y sofisticados para Ingeniería inversa datos sintéticos y exponer datos reales de pacientes.
No hay moderación o control vigentes para garantizar el uso ético de los datos sintéticos.
A pesar de ser un proceso autónomo, es necesario que haya una humano en el bucle para garantizar que los elementos críticos necesarios para una tarea o investigación sean capturados por un modelo. Por ejemplo, si un modelo reemplaza los senos nasales con migraña en una columna de condiciones críticas, todo el proceso de investigación gira hacia una nueva dirección.
Shaip y su papel en la democratización de los datos de formación sanitaria
En Shaip, no sólo veneramos la maravilla de datos sanitarios sintéticos pero manténgase atento a sus obstáculos y también a sus resultados no deseados. Es por eso que nuestro proceso de generación de datos sintéticos de atención médica requiere un procedimiento sistemático y riguroso para garantizar conjuntos de datos de capacitación escalables y confiables.
Nuestros protocolos humanos e intervenciones de control de calidad garantizan aún más conjuntos de datos sintéticos de calidad para tu proyecto necesita. El valor central de los datos sintéticos radica en fomentar los avances científicos, no a expensas de la privacidad de un individuo. Nuestra visión está alineada con esta filosofía y nuestros procedimientos para lograrla.
