医疗保健中的合成数据：定义、优势和挑战

综合数据 在医疗保健领域，指的是模拟真实患者健康数据的人工生成的数据。此类数据是使用算法和统计模型创建的。它旨在反映实际医疗数据的复杂模式和特征。然而，它并不对应于任何真实的个人，从而保护了患者的隐私。

合成数据的创建涉及分析真实的患者数据集以了解其统计特性。然后，利用这些见解生成新的数据点。这些模仿原始数据的统计行为，但不复制任何个人的具体信息。

综合数据在医疗保健领域变得越来越重要。它平衡了利用大数据的力量和尊重患者机密。

医疗保健数据的现状

医疗保健行业不断努力平衡数据优势和患者隐私问题。为商业或学术目的获取医疗保健数据尤其具有挑战性且成本高昂。

例如，获得使用卫生系统数据的批准可能需要长达两年的时间。访问患者级别的数据通常会产生数十万甚至更多的成本，具体取决于项目的规模。这些障碍极大地阻碍了该领域的进展。

医疗保健行业正处于数据复杂化和应用的早期阶段。隐私问题、缺乏标准化数据格式以及数据孤岛的存在等多种因素阻碍了创新和进步。然而，这种情况正在迅速改变，尤其是随着生成式人工智能技术的兴起。

尽管存在这些障碍，数据在医疗保健领域的使用仍在增加。 Snowflake 和 AWS 等平台正在竞相提供能够充分利用这些数据潜力的工具。云计算的发展促进了更先进的数据分析并加速了产品开发。

在这种背景下，合成数据成为应对医疗保健数据可访问性挑战的有前途的解决方案。

合成数据如何应用于医疗保健？

合成数据是当今医疗保健领域的一场革命，它使组织能够在尊重安全和隐私界限的同时进行创新。由于合成数据集与现实世界的数据相似，因此研究人员、临床医生和开发人员可以不受患者保密的阻碍推动创新。

以下仅列举几个关于合成数据如何改变医疗保健的简单现实案例：

1. 测试新疗法，不危及隐私

想象一下，一个研究团队正在开发一种糖尿病治疗方法。他们不是访问机密的患者记录，而是使用模拟真实患者特征（如年龄、血糖水平和病史）的合成数据。他们可以提出假设，并将其细化为如何在不泄露患者隐私的情况下定制治疗方案。

2. 训练人工智能以加快诊断速度

想象一下，一个旨在通过 X 射线检测肺癌的机器学习工具。合成医学图像可以包含许多场景——以任何有趣的方式排列肿瘤形状、大小和位置，都可以帮助机器学习准确地识别癌症反复复发的病例。这有助于诊断，同时完全避免使用实际患者扫描的道德问题。

3. 在虚拟现实中练习手术

许多医学生需要进行实际动手实践才能治疗真正的患者。合成数据创建了一个完整的交互式转置，其中基于数据的虚拟患者被模拟为具有各种病史和状况，从而让学生可以反复且非常安全地体验手术或诊断程序。

4. 促进公共卫生规划

使用合成数据模拟 COVID-19 或流感等疾病的进程非常重要，因为这样震中研究人员就可以模拟病毒在城市地区和农村地区的流行传播，同时评估和测试疫苗接种策略，从而避免对敏感人口数据的忽视。

5. 安全测试医疗器械

假设有一家公司正在开发一款用于监测心率的新型可穿戴设备。模拟各种心脏病的合成数据集使公司能够在进入市场之前在多种情况下测试其设备。

如何为医疗保健创建合成数据

在医疗保健领域创建合成数据确实是一个漫长的过程，需要在技术专长和对医疗保健系统的扎实掌握之间划一条界线。为了简化概念，这通常是医疗保健环境中合成数据创建的解释方式。

1.了解真实数据

医疗机构会从医院记录、实验室结果或临床试验细节开始检查真实患者数据。例如，医院可能会分析其患者的人口统计数据、治疗历史和治疗结果，以了解潜在的趋势或模式。

2. 通过删除 PII 来阻止患者数据泄露

此后，出于隐私考虑，数据集不再包含个人身份信息 (PII) - 姓名、地址或社会安全号码。您可能将此与匿名化某些医疗记录的过程联系起来，如果现在打印出来，将无法追踪到个人。

3. 关键模式识别

数据科学家仔细研究已清理的数据集，发现构成成功研究的另一个重要基石的模式和相互关系。例如，他们可能会发现患有糖尿病的老年人通常使用某些药物，或者某些年龄段的人往往会出现某些症状。

4. 使用模式构建模型

一旦确定了这些模式，这些见解就可以构建数学模型，模拟真实数据中发现的统计关联。例如，如果数据集中 30% 的患者患有高血压，我们可以猜测合成数据将大致以类似的比例反映这些情况。

6. 验证合成数据

然后将合成数据集与原始数据进行比较，以便保留定义属性和关系的相同统计数据。例如，如果原始数据集中肥胖和心脏病之间存在依赖相关性，则此合成数据集中也应该存在相同的相关性。

7. 实际使用测试

最后，合成数据被取出在各种场景中进行测试，以证明其可用于其预期用途。其中包括让研究人员训练用于诊断疾病的人工智能模型或模拟流感季节急诊室的运营资源变化。

如何验证医疗保健合成数据

组织中的决策者必须在将合成数据应用于医疗保健之前仔细审查其有效性。此范例适用于保密协议下使用的任何和所有数据。以下是评估合成数据有效性的方法：

• 与真实数据的比较：将合成数据与真实数据进行比较，以确认其定义的主要趋势（例如年龄与疾病之间的关系）得到正确反映。例如，如果 20% 的真实患者患有糖尿病，那么合成患者中也应该出现类似比例。
• 进行统计测试： 统计测试使我们能够测试合成数据在分布和相关性方面是否与原始数据一致，从而确认其分析的合理性和可信度。
• 真实任务验证： 人工智能模型的训练练习等现实世界任务将用于比较训练合成数据所获得的结果是否也会产生与真实数据训练类似的结果。
• 专家点评： 临床医生和医疗保健专家会审查合成数据集的真实属性，例如现实研究需要满足的标准历史和治疗方法。
• 现有的隐私控制： 该评估将确保合成数据无法追溯到真实患者，并在避免数据集可用性损失的同时保护真实患者的隐私。

合成数据在医疗保健和制药领域的潜力

将合成数据整合到医疗保健和制药领域开辟了一个充满可能性的世界。这种创新方法正在重塑该行业的各个方面。合成数据在维护隐私的同时反映现实世界数据集的能力正在彻底改变多个领域。

1. 增强数据可访问性，同时维护隐私

   医疗保健和制药领域最重要的障碍之一是在遵守隐私法的同时访问大量数据。综合数据提供了突破性的解决方案。它提供的数据集保留真实数据的统计特征而不暴露私人信息。这一进步允许对机器学习模型进行更广泛的研究和训练。它促进了治疗和药物开发的进步。

2. 通过预测分析改善患者护理

   综合数据可以极大地改善患者护理。基于合成数据训练的机器学习模型可帮助医疗保健专业人员预测患者对治疗的反应。这一进步带来了更加个性化和有效的护理策略。精准医疗变得更容易实现，以提高治疗效果和患者结果。

3. 通过高级数据利用简化成本

   在医疗保健和制药领域应用合成数据还可以显着降低成本。它最大限度地降低了与数据泄露相关的风险和成本。此外，机器学习模型改进的预测能力有助于优化资源。这种效率意味着医疗成本的降低和运营的简化。

4. 测试和验证

   综合数据可以安全、实用地测试新技术，包括电子健康记录系统和诊断工具。医疗保健提供商可以使用合成数据严格评估创新，而不会危及患者隐私或数据安全。它确保新解决方案在实际场景中实施之前高效可靠。

5. 促进医疗保健领域的协作创新

   合成数据为医疗保健和药物研究领域的合作打开了新的大门。组织可以与合作伙伴共享合成数据集。它可以在不损害患者隐私的情况下进行联合研究。这种方法为创新伙伴关系铺平了道路。这些合作加速了医学突破并创造了更具活力的研究环境。

综合数据的挑战

虽然合成数据具有巨大的潜力，但它也存在您必须解决的挑战。