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L’impatto dei synthetic data in ambito healthcare
L'innovazione sanitaria passa per i dati sintetici. Reply utilizza modelli di Intelligenza Artificiale per generare dati sintetici di alta precisione, garantendo la privacy dei pazienti e consentendo previsioni accurate.
Cosa sono i synthetic data?
I synthetic data rappresentano una soluzione efficace quando la sensibilità dei dati diventa un limite per la loro gestione e condivisione. Questi dati sono generati artificialmente mediante l'uso di modelli di reti generative avversarie (GAN) partendo da campioni di dati reali esistenti, e consentono di arricchire e ottimizzare i dataset originali, in modo efficiente sia in termini di tempo che di risorse.
Synthetic data nel mondo healthcare
Nel settore sanitario, accedere a un vasto pool di dati per formulare previsioni accurate è un compito complesso non solo per le rigide normative, che pongono limiti stringenti alla condivisione e all'accesso a tali informazioni, ma anche perché molto spesso questi dati sono frammentati tra diverse strutture mediche e sistemi di archiviazione che rendono difficile la raccolta di un volume sufficiente di dati. L'utilizzo di dati sintetici in questo contesto può rappresentare una soluzione vantaggiosa in quanto consentono di generare informazioni realistiche che possono essere utilizzate per analisi, ricerche e previsioni senza compromettere la riservatezza dei pazienti.
Ad ulteriore garanzia dei dati sensibili è possibile adottare tecniche che assicurino la massima protezione della privacy, come la "differential privacy". Questo approccio prevede l'inserimento di rumore casuale nei dati reali per nascondere le informazioni sensibili, consentendo così l'utilizzo di tali dati da parte del modello di Generative AI in modo sicuro, senza compromettere però l'accuratezza del dataset sintetico generato. Ne consegue che i modelli di Generative AI addestrati in modo differenziale garantiscono la corretta protezione della privacy durante il processo di apprendimento.
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L’esperienza di Reply
Reply sta attivamente applicando il potenziale dei synthetic data in diversi ambiti del settore sanitario: come la creazione di dataset avanzati per documenti ospedalieri o l'arricchimento di dataset per la ricerca sulla malattia di Parkinson. Nelle soluzioni di assistenza sanitaria, inoltre, sta introducendo modelli generativi con l'obiettivo di migliorare l'interazione con i pazienti. Contestualmente, sta offrendo un contributo significativo alla ricerca clinica, introducendo l’utilizzo di pazienti sintetici per testare piattaforme di medicina digitale.
Questi avanzamenti promettono di aprire nuove prospettive per il settore sanitario, favorendo una cura più personalizzata ed efficace per i pazienti.
Espansione del dataset
Aumentare il volume dei dati di addestramento è fondamentale per migliorare la capacità di generalizzazione e le prestazioni dei modelli.
Sicurezza e privacy garantite
Generare synthetic data realistici e conformi alle normative sulla privacy consente di affrontare efficacemente le preoccupazioni legate alla privacy dei dati e i requisiti di conformità.
Bilanciamento del dataset
La creazione di dataset bilanciati assicura una distribuzione uniforme tra le diverse categorie di dati, contribuendo così a migliorare l'efficacia dell'addestramento e della valutazione dei modelli.
Efficienza in termini di tempo e risorse
Ridurre il tempo dedicato alla preparazione dei dati consente ai data scientist di concentrarsi sullo sviluppo del modello, minimizzando i rischi associati ai test nel mondo reale.
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