داده‌های مصنوعی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی

منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۱۱ مه ۲۰۲۲
لینک منبع SYNTHETIC DATA IN HEALTHCARE INDUSTRY

ادغام داده‌های بهداشت و درمان در میان محققان، دانشگاه‌ها و شرکت‌هایی که راه‌حل‌های هوش مصنوعی را توسعه می‌دهند، مزایای مختلفی دارد. با این حال، به دلیل محدودیت‌هایی مانند HIPAA، تبادل ایمن داده‌های بیمار یک مانع مهم در تجارت مراقبت‌های بهداشتی است. داده‌های ترکیبی می‌توانند به محققان مراقبت‌های بهداشتی در ایجاد داده‌های قابل اشتراک گذاری و غلبه بر این محدودیت‌ها کمک کنند.

دقت مدل یادگیری ماشینی را تقویت می‌کند

بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی در بهداشت و درمان شامل یادگیری ماشینی و مدل‌های یادگیری عمیق، مانند تجزیه‌وتحلیل داده بیمار، تصویربرداری پزشکی، و توسعه دارو است. برای پیش‌بینی موفق، مهم است که این الگوریتم‌ها را با داده‌های آموزشی کافی و قابل‌اعتماد بیمار تغذیه کنیم. با گسترش اندازه مجموعه داده آموزشی بدون شکستن الزامات حریم خصوصی داده‌ها، داده ترکیبی یادگیری ماشینی یا دقت مدل یادگیری عمیق را افزایش می‌دهد.

پیش‌بینی بیماری‌های نادر را تقویت می‌کند

آزمایش‌های بالینی با تعداد کمی از بیماران، نتایج نادرستی را به همراه دارند. داده‌های مصنوعی را می‌توان برای ساخت گروه‌های کنترل برای مطالعات بالینی از جمله بیماری‌های غیرمعمول یا اخیراً یافته‌شده که داده‌های موجود کافی برای آن‌ها وجود ندارد، استفاده کرد که امکان تشخیص بیماری‌های نادر را فراهم می‌کند.

این مشابه مزیت داده‌های مصنوعی در پشتیبانی از دقت مدل یادگیری ماشینی است، اگرچه می‌تواند در شرایطی که داده‌ها کمیاب هستند آشکارتر باشد.

هم‌کاری را امکان‌پذیر می‌سازد

هم‌کاری بین سازمان‌های پزشکی و داروسازی می‌تواند به پزشکان کمک کند تا بیماران را سریع‌تر شناسایی کرده و کشف دارو را بهبود بخشند. داده‌های بیمار مصنوعی که ویژگی‌های بیماران واقعی را تقلید می‌کنند، می‌توانند در هم‌کاری به ما کمک کنند.

قابلیت تکرار تحقیقات پزشکی را فراهم می‌کند

برای توسعه علمی بسیار مهم است که بتوان نتایج یک تحقیق یا آزمایش را تکرار کرد. با این وجود، قوانین حریم خصوصی داده‌های بیمار می‌تواند مانع از تکرار تحقیقات بالینی شود. محققان بالینی می‌توانند با انجام مطالعات و به اشتراک‌گذاری پایگاه‌های داده مصنوعی بیماران، تضمین کنند که نتایج آن‌ها قابل تکرار است.

مشکلات استفاده از داده‌های مصنوعی

هنگامی که در مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود، داده‌های مصنوعی می‌توانند اشکالاتی نیز داشته باشند.

برای تازه‌کارها، به اندازه داده‌های واقعی ارزشمند نیست. یکپارچگی داده‌های مصنوعی بالینی به شدت تحت تأثیر داده‌های آموزشی و روش سنتز داده‌ها است. تیم تحقیق کشف کرد که گروه آزمایشی تنها می‌تواند نتایج تیم کنترل را با قابلیت اطمینان ۷۰٪ مطابقت دهد، که ممکن است در برخی موارد مناسب نباشد.

یکی دیگر از مسائل مربوط به داده‌های بالینی مصنوعی، امکان حذف موارد پرت است که در غیر این صورت در یک مجموعه داده واقعی گنجانده می‌شوند. شبکه‌های عصبی تولید داده در تولید مجموعه‌های داده غیرمعمول، اما ممکن، وحشتناک هستند. علاوه بر این، داده‌های پرت اغلب مهم‌تر از میانگین نقاط داده هستند.

در‌حالی‌که برای برخی از برنامه‌ها مفید است، انتقال اطلاعات پرت از یک مجموعه آموزشی «داده واقعی» به یک مجموعه داده مصنوعی ممکن است مشکلات حفظ حریم خصوصی را ایجاد کند. اگر یک شبکه عصبی نقاط پرت را در نمونه آموزشی داده‌های بیمار به داده‌های مصنوعی منتقل کند، ممکن است از این نقاط داده متفاوت برای شناسایی بیماران خاص استفاده شود.

علاوه بر این، سیستم‌های شبکه عصبی که داده‌های مصنوعی تولید می‌کنند، مستعد حملات سایبری هستند و باید بر داده‌های واقعی خصوصی تکیه کنند. یک هکر که به سیستم تولید داده دسترسی پیدا می‌کند ممکن است قادر به مهندسی معکوس اطلاعات محرمانه باشد. اگرچه برخی از سیستم‌های داده مصنوعی از دسترسی به شدت محدود برای جلوگیری از این نوع حمله استفاده می‌کنند، اما پیش‌گیری کامل دشوار است.

این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات علم داده ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.