数据驱动的决策是当今企业成功和卓越的秘诀。从金融科技和制造业到零售和供应链，每个行业都在乘着大数据浪潮，利用其先进的分析模型和算法实现基于统计数据的决策。在医疗保健领域，这变得更加有益和救命，成为创新和科学进步的基石。
如此巨大的范围也带来了挑战。随着医疗数据需求因各种目的而激增，数据泄露和敏感信息滥用的可能性也在增加。 2023 年报告显示 超过133亿份医疗记录和数据被盗，创下医疗保健数据泄露的新纪录。
HIPAA 法规的通过是优化 医疗保健数据隐私，它独自一人显著地 数据泄露减少 48%。报告还显示，61% 的数据泄露都归咎于该领域的员工和专业人员的疏忽。
为了进一步遏制此类攻击和漏洞的大规模暴露 合成患者数据。正如人们所说，“现代问题需要现代解决方案”， 合成数据医疗保健 使医疗保健专业人员能够强化患者数据并使用人工智能模型来帮助他们生成新数据。
在本文中，我们将深入了解 合成数据生成 是关于及其无数方面。
合成患者数据：它是什么？
合成是通过组合现有元素来创建新事物的过程。在同一上下文中，合成患者数据是指从现有的真实患者数据中人工生成的数据。
在此过程中，统计模型和算法研究大量患者数据，观察模式和特征，并生成模拟真实数据的数据集。生成人工患者数据时采用的一些常见技术包括：
- 生成对抗网络 (GNN)
- 统计模型
- 数据匿名化方法等
合成数据是一种出色且严密的技术，可以克服与泄露可重新识别的患者信息的可能性有关的隐私问题。为了了解此类数据的好处，让我们来看看一些最突出的用例。
合成数据用例
新药及药物研发
临床试验数据生成 数据是保密的，组织通常会隐瞒关键信息。然而，对于研究和开发而言，数据互操作性是实现突破的关键。合成数据的生成可以帮助研究人员利用这些数据隐藏重要的可追溯信息，并打破数据孤岛，以协作研究药物反应和对抗因素、配方、相关性结果等。
隐私和法规遵从性
虽然人们一直在讨论对基于云的集中式 EHR 系统的需求，但围绕隐私和安全问题的监管挑战也层出不穷。虽然数据互操作性不可避免，但整个医疗保健领域的利益相关者都需要对共享患者数据保持高度警惕。合成数据可以帮助隐藏敏感方面，同时仍保留关键接触点并充当理想的代表性数据集。
医疗保健中的偏见缓解
在医疗保健领域，偏见的产生是与生俱来的，也是不可避免的。例如，如果某个地区爆发了流行病，影响到 35 至 50 岁之间的男性，那么针对这一特定人群的偏见是默认存在的。虽然女性和儿童仍然容易受到这种流行病的影响，但研究人员需要客观的依据来证实他们的研究结果。合成数据可以帮助消除偏见并提供平衡的表述。
可扩展的医疗保健训练数据集
由于 GDPR、HIPAA 等法规，用于训练高级医疗原生机器学习模型的数据集仍然很少。人工智能 (AI) 系统和机器学习模型需要大量训练数据才能不断提高提供准确结果的能力。
合成数据生成 是这个领域的一大福音，它允许组织根据其数量需求、规格和结果生成定制的人工数据，同时鼓励 合乎道德的合成数据使用.
合成医疗数据的缺点和缺陷
有系统和模块可以从现有数据集中人工生成患者和医疗保健数据，这一事实令人放心。然而，这种技术并非没有缺点。让我们了解一下它们是什么。
没有 标准实践 - 或标准化技术 - 生成、共享和评估合成数据。这使得协作和互操作性变得困难。
在频谱的另一端，存在同样强大和复杂的系统来 逆向工程师 合成数据并公开真实患者数据。
没有 适度或检查 确保合成数据的合乎道德的使用。
尽管这是一个自主的过程，但需要有一个 人在循环 确保模型能够捕捉到任务或研究所需的关键要素。例如，如果模型在危急状况栏中将鼻窦替换为偏头痛，整个研究过程就会转向新的方向。
