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O impacto dos dados sintéticos na área da saúde
A inovação na área da saúde envolve dados sintéticos. A Reply usa modelos de Inteligência Artificial para gerar dados sintéticos altamente precisos, garantindo a privacidade do paciente e permitindo previsões precisas.
O que são dados sintéticos?
Os dados sintéticos representam uma solução eficaz quando a sensibilidade dos dados se torna um limite para seu gerenciamento e compartilhamento. Esses dados são gerados artificialmente por meio do uso de modelos de rede adversária generativa (GAN) a partir de amostras de dados reais existentes e possibilitam enriquecer e otimizar os conjuntos de dados originais, de forma eficiente, tanto em termos de tempo quanto de recursos.
Dados sintéticos no mundo da saúde
No setor de saúde, acessar um vasto conjunto de dados para formular previsões precisas é uma tarefa complexa, não apenas por causa de regulamentações rígidas, que impõem limites estritos ao compartilhamento e ao acesso a essas informações, mas também porque, muitas vezes, esses dados são fragmentados entre diferentes instalações médicas e sistemas de armazenamento, o que dificulta a coleta de um volume suficiente de dados. O uso de dados sintéticos nesse contexto pode representar uma solução vantajosa, pois eles permitem a geração de informações realistas que podem ser usadas para análises, pesquisas e previsões sem comprometer a confidencialidade do paciente.
Para garantir ainda mais os dados confidenciais, é possível adotar técnicas que garantam a máxima proteção da privacidade, como “privacidade diferencial”. Essa abordagem envolve a inserção de ruído aleatório em dados reais para ocultar informações confidenciais, permitindo que o modelo de IA generativa use esses dados com segurança, sem comprometer a precisão do conjunto de dados sintéticos gerado. Conclui-se que modelos de IA generativa treinados de forma diferenciada garantem a proteção correta da privacidade durante o processo de aprendizagem.
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A experiência da Reply
A Reply está aplicando ativamente o potencial dos dados sintéticos em várias áreas do setor de saúde: como a criação de conjuntos de dados avançados para documentos hospitalares ou o enriquecimento de conjuntos de dados para pesquisas sobre a doença de Parkinson. Além disso, em soluções de saúde, está introduzindo modelos generativos com o objetivo de melhorar a interação com os pacientes. Ao mesmo tempo, está dando uma contribuição significativa à pesquisa clínica, introduzindo o uso de pacientes sintéticos para testar plataformas de medicina digital.
Esses avanços prometem abrir novas perspectivas para o setor de saúde, incentivando um atendimento mais personalizado e eficaz aos pacientes.
Expandindo o conjunto de dados
Aumentar o volume de dados de treinamento é fundamental para melhorar a capacidade de generalização e o desempenho dos modelos.
Segurança e privacidade garantidas
A geração de dados sintéticos que sejam realistas e em conformidade com os regulamentos de privacidade permite que você aborde com eficácia as questões de privacidade de dados e os requisitos de conformidade.
Balanceamento do conjunto de dados
A criação de conjuntos de dados balanceados garante uma distribuição uniforme entre diferentes categorias de dados, ajudando assim a melhorar a eficácia do treinamento e da avaliação de modelos.
Eficiência em termos de tempo e recursos
Reduzir o tempo gasto na preparação de dados permite que os cientistas de dados se concentrem no desenvolvimento de modelos, minimizando os riscos associados aos testes do mundo real.
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