A tomada de decisões baseada em dados é o mantra para o sucesso e a excelência dos negócios hoje. Desde fintech e manufatura até varejo e logística, todos os setores estão aproveitando a onda do big data e tomando decisões com base em estatísticas com seus modelos e algoritmos estatísticos avançados. No espaço da saúde, isto é muito benéfico e salva vidas, servindo de base para a inovação e o avanço científico.
Com um escopo tão grande também surgem desafios. À medida que aumenta a procura de dados de saúde para diversos fins, aumenta também o potencial de violação de dados e utilização indevida de informações sensíveis. Um relatório de 2023 revela que mais de 133 milhões de registos e dados médicos foram roubados, estabelecendo um novo recorde de violações de dados na área da saúde.
A aprovação do regulamento HIPAA foi um passo positivo em direção à melhoria privacidade dos dados de saúdeque, por si só e significativamente, reduziu as violações de dados em 48%. Os relatórios também revelam que 61% de todas as violações de dados apontam para a negligência dos funcionários e profissionais deste espaço.
Para continuar a prevenir tais ataques e uma maior exposição ao risco vem dados sintéticos do paciente. Como se costuma dizer: “Os problemas modernos exigem soluções modernas”, o início da dados transacionais de saúde capacita os profissionais de saúde a consolidar dados de pacientes e usar modelos de IA para ajudá-los a gerar novos dados.
Neste artigo, vamos nos aprofundar na compreensão do que é processamento de dados sintéticos trata-se de seus muitos aspectos.
Dados artificiais de pacientes: o que são?
Síntese é o processo de criação de algo novo combinando elementos existentes. No mesmo contexto, dados sintéticos de pacientes referem-se a dados gerados artificialmente a partir de dados reais de pacientes existentes.
Neste processo, modelos matemáticos e algoritmos estudam grandes volumes de dados de pacientes, procuram padrões e características e geram conjuntos de dados que imitam dados reais. Algumas técnicas comuns usadas na geração de dados sintéticos de pacientes incluem:
- Redes Adversariais Gerativas (GNNs)
- Modelos matemáticos
- Maneiras de anonimizar dados e muito mais
Os dados sintéticos são uma forma excelente e incontestável de superar preocupações de privacidade relacionadas com a possibilidade de revelar informações reidentificadas de pacientes. Para entender os benefícios de tais dados, vejamos alguns dos casos de uso mais importantes.
Casos de uso de dados sintéticos
P&D para novos medicamentos e medicamentos
Processamento de dados de ensaios clínicos é discreto e as organizações tendem a esconder informações importantes. No entanto, para fins de investigação e desenvolvimento, a interoperabilidade dos dados é fundamental para permitir o sucesso. A geração de dados sintéticos pode ajudar os pesquisadores a usá-los para ocultar peças-chave de informações rastreáveis e dados de silo para estudar colaborativamente interações medicamentosas, formulações, efeitos de interação e muito mais.
Privacidade e Conformidade
Embora existam discussões sobre a necessidade de sistemas EHR baseados em nuvem, também existem desafios relacionados à privacidade e segurança. Embora a partilha de dados seja inevitável, as partes interessadas em todo o setor da saúde precisam de ter muito cuidado na partilha de dados dos pacientes. Os dados sintéticos podem ajudar a ocultar recursos confidenciais, preservando pontos de contato importantes e servindo como conjuntos de dados representativos apropriados.
Mitigação de preconceitos na área da saúde
Nos cuidados de saúde, a introdução do preconceito é natural e inevitável. Por exemplo, se houver uma epidemia numa área que afecte homens com idades compreendidas entre os 35 e os 50 anos, é automaticamente introduzido um preconceito para este grupo demográfico específico. Embora mulheres e crianças corram o risco deste surto, os investigadores precisam de uma localização mais precisa para confirmar as suas descobertas. Os dados sintéticos podem ajudar a eliminar preconceitos e fornecer apresentações equilibradas.
Conjunto de dados de treinamento avançado em saúde
Devido a regulamentações como GDPR, HIPAA e muito mais, a disponibilidade de conjuntos de dados para treinar modelos nativos de aprendizado de máquina para cuidados de saúde permanece ineficaz. Os sistemas de Inteligência Artificial (IA) e os modelos de aprendizado de máquina exigem grandes quantidades de dados de treinamento para melhorar continuamente na entrega de resultados precisos.
Processamento de dados artificiais é uma vantagem neste espaço, permitindo que as organizações gerem dados sintéticos que correspondam às suas necessidades de volume, especificações e resultados e, simultaneamente, promovam uso de dados comportamentais.
Erros e armadilhas dos dados transacionais de saúde
O facto de existirem sistemas e módulos para gerar ilegalmente dados de pacientes e de cuidados de saúde a partir de conjuntos de dados existentes é tranquilizador. No entanto, este processo não tem a sua quota-parte de deficiências. Vamos entender o que são.
