Sintetiniai duomenys ir jų potencialas sveikatos priežiūros srityje
Dauguma realaus pasaulio sveikatos priežiūros duomenų yra nepilnai prieinami dėl pacientų privatumo problemų, reguliavimo kliūčių, pvz., HIPAA, ir jautraus tokių duomenų pobūdžio. Čia atsiranda sintetinių duomenų sąvoka: dirbtiniai, sukurti duomenys, tiksliai atspindintys visas realaus pasaulio duomenų rinkinio statistines savybes. Atrodo, kad tai yra pagrindinis sveikatos priežiūros ateities pokytis.
Šiame straipsnyje mes planuojame gilintis į sintetinių duomenų techninį sudėtingumą, jų pritaikymą sveikatos priežiūroje, kaip jie gali pakeisti klinikinius tyrimus, diagnostiką ir pacientų valdymą bei technologijas, kurios tai leidžia.
Kas yra sintetiniai duomenys?
Sintetiniai duomenys laikomi dirbtinai sukurtais duomenimis, kurių elgesys panašus į tikroviškus duomenis. Sintetiniams duomenims kurti naudojami keli metodai, įskaitant statistinius modelius, mašininio mokymosi algoritmus ir generuojančius priešpriešinius tinklus (GAN). Nors sintetiniuose duomenyse nėra jokių faktinių nuorodų į pacientų bylas, anoniminių duomenų negalima sukurti taip, kad būtų pateikti sudėtingi realaus pasaulio sveikatos priežiūros scenarijai.
Pagrindinės sintetinių duomenų charakteristikos:
- Ištikimybė: ji tinkamai imituoja faktinių duomenų rinkinių struktūrą ir ryšius.
- Privatumas: Kadangi sintetiniuose duomenyse nėra faktinių paciento duomenų; jis vengia bet kokio dėmesio privatumui.
Mastelio keitimas: Sintetiniai duomenys gali būti gaminami dideliais kiekiais, suteikiant įvairius rinkinius, skirtus AI modelių mokymui ar bėgimo modeliavimui.
Kodėl sintetiniai duomenys sveikatos priežiūros srityje?
Sveikatos priežiūra reikalauja daug duomenų; ligoninės, tyrimų įstaigos ir farmacijos įmonės priimdamos sprendimus labai priklauso nuo pacientų duomenų. Tačiau realaus pasaulio sveikatos priežiūros duomenys yra riboti keliais aspektais:
- Privatumo taisyklės: Čia GDPR ir HIPAA riboja sveikatos priežiūros organizacijų naudojimą ir dalijimąsi pacientų duomenimis.
- Duomenų trūkumas: Kartais paciento įrašuose yra neišsamių duomenų arba trūksta dalių, todėl analizė gali būti paklaida.
- Brangus duomenų rinkimas: Didelės kokybės duomenų rinkinių rinkimas yra labai brangus.
- Ribotas prieinamumas: Tyrėjai, ypač mažesnių įstaigų, neturi įvairių pacientų duomenų rinkinių.
Sintetiniai duomenys išsprendžia tokius iššūkius ir siūlo etiškas, keičiamo dydžio ir ekonomiškas alternatyvas. Be to, sintetiniu būdu praturtinti duomenų rinkiniai gali apimti įvairius demografinius kintamuosius, retas sąlygas ir neįprastus medicininius gydymo būdus, kurių tradiciniai duomenų rinkiniai gali neatspindėti tinkamai.
Duomenų generavimo metodai apima dirbtinių duomenų kūrimo būdus
Daugelis aukštųjų technologijų metodų leidžia dirbtinai generuoti duomenis. Tarp populiariausių yra:
GAN: Generative Adversarial Network
GAN yra viena iš duomenų sintezės metodų, taikomų sveikatos sektoriuje. GAN susideda iš dviejų tinklų: generatoriaus ir diskriminatoriaus. Generatorius generuoja sintetinius duomenis, o diskriminatorius bando nustatyti, ar jie tikri, ar sintetiniai. Laikui bėgant jis padidina gamintojo kompetenciją ir taip pateikia tikroviškos kokybės duomenis.
GAN gali mokytis iš medicininių vaizdų duomenų rinkinių, kad galėtų gaminti, pavyzdžiui, sintetinius MRT, KT nuskaitymus ar rentgeno spindulius, kurie gali būti naudojami kaip mokymo duomenys arba patvirtinti kai kuriuos algoritmus sveikatos priežiūros programose. Be to, GAN taip pat buvo naudojami sintetiniams elektroninių sveikatos įrašų (EHR) duomenims sintezuoti, išlaikant nepažeistus klinikinių kintamųjų ryšius, neatskleidžiant pacientų tapatybės.
Pavyzdys: python kodas
# Example of GAN-based synthetic data generation for EHR
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LeakyReLU
def build_generator(latent_dim):
model = Sequential()
model.add(Dense(256, input_dim=latent_dim))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dense(512))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dense(1024))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Dense(784, activation=’sigmoid’))
return model
Šis kodas yra paprastas GAN modelio generatorius, sukuriantis sintetinių duomenų modeliavimo sveikatos priežiūros duomenų funkcijas.
Variaciniai automatiniai kodavimo įrenginiai (VAE)
VAE yra dar vienas generacinis modelis sintetiniams sveikatos duomenims sintezuoti. VAE užkoduoja tikrus įvesties duomenis į tam tikrą latentinę erdvę. Iš šios latentinės erdvės generuojami nauji duomenų taškai, išlaikantys pradinio duomenų rinkinio statistines savybes. Tokie modeliai ypač tinka generuojant didelės apimties duomenų rinkinius sveikatos priežiūros srityje, pvz., genomikos ar omikos duomenų rinkinius.
Bajeso tinklai
Bajeso tinklai yra grafiniai modeliai, vaizduojantys įvairių kintamųjų tikimybinius ryšius. Sveikatos priežiūros srityje šie tinklai būtų ypač naudingi generuojant sintetinius duomenis, atspindinčius priežastinį ryšį, pvz., ligos eigą ar gydymo režimo poveikį.
Sintetinių duomenų taikymas sveikatos priežiūros srityje
Medicininis vaizdavimas
Sintetiniai duomenys sukėlė revoliuciją medicininiame vaizdavime, suteikdami sprendimą dėl riboto anotuotų duomenų rinkinių, reikalingų mokant mašininio mokymosi modelius, prieinamumo. Šiuo atžvilgiu GAN ir VAE yra naudingi metodai MRT, KT ar rentgeno vaizdams sintetinti. Tokių sintetinių vaizdų naudojimas padeda radiologams ir AI algoritmams labai tiksliai aptikti medicininių nuskaitymų anomalijas. Sintetiniai vaizdo duomenys suteikia mokslininkams galimybę mokyti gilaus mokymosi modelius be duomenų trūkumo ar paciento privatumo išdavimo.
Pavyzdys: GAN generuoti MRT: neseniai atliktame smegenų auglio segmentavimo eksperimente mokslininkai naudojo GAN, kad sukurtų sintetinius naviko MRT skenavimo vaizdus. Jie sugebėjo išmokyti gilaus mokymosi modelius, kad būtų galima tiksliau aptikti tokius atvejus, nereikalaujant daug pacientų duomenų.
Klinikiniai tyrimai
Manoma, kad sintetiniai duomenys turėtų būti naudojami su tradiciniais klinikiniais duomenimis, ir tai ypač pasakytina apie retų ligų sritis, kuriose sunku įtraukti pacientus į tyrimus. Sintetinės kohortos leidžia tyrėjui imituoti pacientų rezultatus pagal skirtingus gydymo protokolus, taip pagreitinant vaistų atradimą ir testavimą.
Pavyzdžiui, sintetinės EHR gali padėti farmacijos įmonėms imituoti virtualių pacientų grupių gydymo rezultatus. Tai leis išbandyti hipotezes ir patikrinti vaistų veiksmingumą ir, greičiausiai, sumažins klinikinių tyrimų laiką ir išlaidas.
Duomenų papildymas
Sintetiniai duomenys supaprastins duomenų papildymo procesą mašininio mokymosi metu, todėl bus sukurti stipresni nuspėjamieji modeliai. Sintetiniai pacientų įrašai arba vaizdo duomenys gali padėti papildyti nedidelius sveikatos priežiūros duomenų rinkinius, sumažinti perteklinį pritaikymą ir sudaryti sąlygas labiau apibendrinti AI modelius.
Tikslioji medicina
Sintetinė genomika arba omikos duomenų generavimas atveria naujus tikslus medicinos būdus šiuo atžvilgiu. Tyrėjai gali ištirti, kaip tam tikros genetinės mutacijos veikia ligos riziką ar gydymo atsakus taip, kad sintetiniuose duomenų rinkiniuose, kurie atspindėtų paciento genetiką, būtų pasiūlyta individualizuota terapija.
Reguliavimo ir etikos svarstymai
Nors sintetiniai duomenys turi daug vertės, jie kelia labai svarbių reguliavimo ir etikos klausimų:
Reguliavimo sistemos: Sveikatos priežiūros institucijos vis dar bando suprasti, kaip klasifikuoti sintetinius duomenis. Kadangi tokie duomenys nėra gaunami iš tikrųjų pacientų, jie gali būti už esamų taisyklių ribų arba nepatenka į reguliavimo agentūrų jurisdikciją. Nepaisant to, ji turi atitikti etikos reikalavimus, taikomus dirbtinio intelekto naudojimui sveikatos priežiūros srityje.
Duomenų generavimo šališkumas: Bet kurio modelio duomenų sintezė turi tam tikrų paklaidų arba trūkumų. Dėl to gautas duomenų rinkinys gali atspindėti tokius trūkumus ir sukelti klaidingus arba šališkus tyrimų rezultatus arba klaidingas AI prognozes.
Patvirtinimas: Sintetinių duomenų tikslumas ir galiojimas turi būti patvirtinti. Vien todėl, kad sintetiniai duomenys gali atspindėti tikroviškus duomenis, jie nėra pakankamai tinkami laiko jautrioms sveikatos priežiūros programoms.
Kai kurios pažangios priemonės ir sistemos, kurios neseniai atsirado, siekiant paremti sintetinių sveikatos priežiūros duomenų generavimą, yra šios:
CTGAN: Sąlyginės lentelės GAN santrumpa – atvirojo kodo įrankis, skirtas sintetiniams lentelės duomenims kurti. Sveikatos priežiūros srityje jis dažniausiai naudojamas EHR sintezei.
Synthpop: tai R įrankis, skirtas sintetinėms jautrių duomenų versijoms kurti. Jis buvo plačiai naudojamas kuriant privatumą išsaugančius duomenų rinkinius sveikatos priežiūros srityje.
Duomenų sintezatorius: Atvirojo kodo sintezatorius, generuojantis sintetinius duomenų rinkinius su išsaugotu privatumu. Įrankis palaiko atsitiktinių, nepriklausomų ir koreliuotų atributų režimų modelius.
Žvilgsnis į sintetinių duomenų ateitį sveikatos priežiūros srityje
Sintetiniai duomenys turi didžiulį potencialą sveikatos priežiūros srityje. Patobulinti AI ir generaciniai modeliai gali žymiai paspartinti inovacijas keliose srityse:
Telemedicina: Didėjant telemedicinos koncepcijai, gali būti įmanoma sukurti sintetinius duomenimis pagrįstus mokymo duomenų rinkinius AI sistemoms, susijusioms su nuotoliniu pacientų stebėjimu ir diagnostika.
DI diagnostikoje: Mokymas apie sintetinius duomenis, imituojančius retas ar rečiau paplitusias ligas, gali padidinti sveikatos priežiūros sistemų pacientų ligų diagnozavimo tikslumą, ypač retų ligų atveju.
**Kelių institucijų tyrimai:** sintetiniai duomenys gali užtikrinti saugų sveikatos priežiūros duomenų dalijimąsi įvairiose institucijose. Tai palengvina pasaulinį bendradarbiavimą, nepridedant jokių papildomų problemų, susijusių su privatumu.
Išvada
Sintetiniai duomenys rodo paradigmos pokytį sveikatos priežiūros srityje, nes jie leidžia duomenims įveikti galimus prieigos, mastelio keitimo ir privatumo trūkumus. Tyrėjai, gydytojai ir dirbtinio intelekto kūrėjai galėtų laisvai diegti naujoves nepakenkdami pacientų privatumui ar etikos standartams. Nuolat diegiant generatyvinius modelius, įskaitant GAN, VAE ir Bajeso tinklus, sintetiniai duomenys taps svarbiu sveikatos priežiūros ateities formavimu – nuo klinikinių tyrimų ir diagnostikos iki individualizuotos medicinos.
Atsakingai naudojant šią technologiją, sveikatos sektorius gali atverti precedento neturinčias pacientų priežiūros, tyrimų ir inovacijų galimybes.
