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Die Auswirkungen synthetischer Daten im Gesundheitswesen
Innovation im Gesundheitswesen erfordert synthetische Daten. Reply nutzt Modelle der Künstlichen Intelligenz, um hochpräzise synthetische Daten zu erzeugen, die die Privatsphäre der Patienten schützen und genaue Prognosen ermöglichen.
Was sind synthetische Daten?
Synthetische Daten stellen eine sinnvolle Lösung dar, wenn die Sensibilität der Daten ihre Verwaltung und Weitergabe einschränkt. Diese werden durch den Einsatz generativer neuronaler Netzmodelle (GAN) auf der Grundlage vorhandener realer Datenproben künstlich erzeugt und ermöglichen eine zeit- und ressourceneffiziente Anreicherung und Optimierung der Originaldatensätze.
Synthetische Daten im Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen ist der Zugriff auf einen großen Datenbestand für genaue Vorhersagen eine komplexe Aufgabe, nicht nur wegen der strengen Vorschriften, die die gemeinsame Nutzung und den Zugriff auf solche Informationen stark einschränken, sondern auch, weil diese Daten sehr oft über verschiedene medizinische Einrichtungen und Ablagesysteme verteilt sind. Die Verwendung synthetischer Daten kann in diesem Zusammenhang eine sinnvolle Lösung sein, da sie die Generierung realistischer Informationen ermöglicht, die für Analysen, Forschungen und Vorhersagen verwendet werden können, ohne die Vertraulichkeit der Patienten zu gefährden.
Zur weiteren Absicherung sensibler Daten können Techniken eingesetzt werden, die einen maximalen Schutz der Privatsphäre gewährleisten, wie z. B. die "differenzielle Privatsphäre". Bei diesem Ansatz werden zufällige Informationen in die realen Daten eingefügt, um sensible Informationen zu verbergen, so dass diese Daten von dem generativen KI-Modell auf sichere Weise verwendet werden können, ohne dass die Genauigkeit des erzeugten synthetischen Datensatzes beeinträchtigt wird. Dies führt dazu, dass differenziell trainierte generative KI-Modelle einen angemessenen Schutz der Privatsphäre während des Lernprozesses gewährleisten.
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Die Erfahrung von Reply
Reply nutzt das Potenzial synthetischer Daten aktiv in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens, wie z. B. bei der Erstellung fortschrittlicher Datensätze für Krankenhausdokumente oder bei der Anreicherung von Datensätzen für die Erforschung der Parkinson-Krankheit. Darüber hinaus werden in diesem Bereich generative Modelle eingesetzt, um die Interaktion mit den Patienten zu verbessern. Darüber hinaus leistet das Unternehmen einen wichtigen Beitrag zur klinischen Forschung, indem es synthetische Patienten einsetzt, um digitale Medizinplattformen zu testen.
Diese Innovationen versprechen neue Möglichkeiten für den Gesundheitsbereich, die eine individuellere und effizientere Behandlung der Patienten fördern.
Erweiterung des Datensatzes
Die Erhöhung des Volumens der Trainingsdaten ist entscheidend für die Verbesserung der Generalisierungskapazität und der Leistung der Modelle.
Garantierte Sicherheit und Datenschutz
Durch die Generierung synthetischer Daten, die realistisch sind und den Datenschutzbestimmungen entsprechen, können Sie Datenschutzbedenken und Compliance-Anforderungen wirksam begegnen.
Ausgleich von Datensätzen
Die Erstellung ausgewogener Datensätze gewährleistet eine gleichmäßige Verteilung zwischen den verschiedenen Datenkategorien und trägt so zur Verbesserung der Effizienz des Trainings und der Bewertung von Modellen bei.
Effizienz in Bezug auf Zeit und Ressourcen
Durch die Verringerung des Zeitaufwands für die Datenaufbereitung können sich die Datenwissenschaftler auf die Modellentwicklung konzentrieren und die mit dem Testen unter realen Bedingungen verbundenen Risiken minimieren.
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