Синтетик өгөгдөл ба түүний эрүүл мэнд дэх боломж

Өвчтөнүүдийн хувийн нууцлал, HIPAA зэрэг зохицуулалтын саад бэрхшээл, ийм мэдээллийн эмзэг байдлаас шалтгаалан эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний ихэнх бодит мэдээлэл бүрэн бус байдаг. Синтетик өгөгдлийн тухай ойлголт энд гарч ирнэ: бодит ертөнцийн өгөгдлийн сангийн бүх статистик шинж чанарыг харуулсан хиймэл, хийсэн өгөгдөл. Энэ нь эрүүл мэндийн салбарын ирээдүйн гол өөрчлөлт юм шиг санагдаж байна.

Энэ нийтлэлд бид синтетик өгөгдлийн техникийн нарийн төвөгтэй байдал, эрүүл мэндийн үйлчилгээнд хэрэглэх, эмнэлзүйн судалгаа, оношилгоо, өвчтөний менежментийг хэрхэн өөрчлөх, үүнийг боломжтой болгох технологийг судлахаар төлөвлөж байна.

Синтетик өгөгдөл гэж юу вэ?

Синтетик өгөгдөл нь бодит өгөгдөлтэй төстэй үйлдэл бүхий зохиомлоор үүсгэгдсэн өгөгдөл гэж тооцогддог. Синтетик өгөгдлийг бий болгоход статистикийн загвар, алгоритм, үүсгэгч өрсөлдөгчийн сүлжээ (GANs) зэрэг хэд хэдэн аргыг ашигладаг. Синтетик өгөгдөл нь өвчтөнүүдийн файлтай ямар ч бодит холбоосыг агуулаагүй ч эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний бодит нөхцөл байдлын нарийн төвөгтэй байдлыг хангахын тулд нэрээ нууцалсан өгөгдлийг бүтээх боломжгүй юм.

Синтетик өгөгдлийн гол шинж чанарууд:

• Үнэнч байдал : Энэ нь бодит мэдээллийн багц дахь бүтэц, харилцааг зохих ёсоор дуурайдаг.
• Нууцлал: Синтетик өгөгдөлд өвчтөний бодит мэдээлэл агуулаагүй тул; Энэ нь хувийн нууцыг харгалзан үзэхээс зайлсхийдэг.

Өргөтгөх чадвар: Синтетик өгөгдлийг их хэмжээгээр үйлдвэрлэж, хиймэл оюун ухааны загваруудыг сургах эсвэл ажиллуулах симуляцид зориулж янз бүрийн багцыг хангаж өгдөг.

Эрүүл мэндийн салбарт яагаад синтетик өгөгдөл хэрэгтэй вэ?

нь мэдээлэл их шаарддаг; Эмнэлэг, судалгааны байгууламж, эмийн үйлдвэрүүд шийдвэр гаргахдаа өвчтөний мэдээллээс ихээхэн хамаардаг. Гэсэн хэдий ч эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний бодит мэдээлэл хэд хэдэн талаар хязгаарлагдмал байдаг:

• Нууцлалын дүрэм: Энд GDPR болон HIPAA эрүүл мэндийн байгууллагуудын өвчтөний мэдээллийг ашиглах, хуваалцахыг хязгаарладаг.
• Өгөгдлийн хомсдол: Заримдаа өвчтөний бүртгэлд бүрэн бус өгөгдөл эсвэл дутуу хэсгүүд агуулагддаг бөгөөд энэ нь дүн шинжилгээ хийх явцад гажуудал үүсгэдэг.
• Үнэтэй мэдээлэл цуглуулах: Том хэмжээний мэдээллийн багц цуглуулах нь маш их зардал шаарддаг.
• Хязгаарлагдмал хүртээмжтэй: Судлаачдад, ялангуяа жижиг байгууллагуудын ажилтнуудад олон төрлийн өвчтөний мэдээллийн багц байдаггүй.

Синтетик өгөгдөл нь ийм сорилтуудыг шийдэж, ёс зүйтэй, өргөжүүлэх боломжтой, зардал багатай хувилбаруудыг санал болгодог. Нэмж дурдахад, нийлэг аргаар баяжуулсан мэдээллийн багц нь хүн ам зүйн янз бүрийн хувьсагч, ховор нөхцөл байдал, уламжлалт өгөгдлийн багц хангалттай төлөөлөхгүй байж болох түгээмэл бус эмчилгээний эмчилгээг багтааж болно.

Өгөгдөл үүсгэх техник нь хиймэл өгөгдөл үүсгэх техникийг агуулдаг

Өндөр технологийн олон аргууд нь өгөгдлийг хиймэл үүсгэх боломжийг олгодог. Хамгийн алдартай нь:

GAN: Өгөгдсөн өрсөлдөгчийн сүлжээ

GAN нь эрүүл мэндийн салбарт хэрэглэгдэж буй мэдээллийн синтезийн аргуудын нэг юм. GAN нь генератор ба ялгагч гэсэн хоёр сүлжээнээс бүрдэнэ. Генератор нь синтетик өгөгдлийг үүсгэдэг бөгөөд ялгагч нь бодит эсвэл синтетик эсэхийг тодорхойлохыг оролддог. Цаг хугацаа өнгөрөх тусам энэ нь үйлдвэрлэгчийн ур чадварыг дээшлүүлж, улмаар бодит чанартай мэдээллээр хангадаг.

GAN-ууд эмнэлгийн дүрслэлийн мэдээллийн багцаас суралцаж, синтетик MRI, CT сканнер эсвэл рентген туяаг гаргаж авах боломжтой, жишээлбэл, сургалтын өгөгдөл болгон ашиглах эсвэл эрүүл мэндийн хэрэглээний зарим алгоритмыг баталгаажуулах боломжтой. Түүнчлэн GAN-уудыг мөн синтетик цахим эрүүл мэндийн бүртгэл (EHR) өгөгдлийг нэгтгэхэд ашиглаж, өвчтөний хувийн мэдээллийг илчлэхгүйгээр эмнэлзүйн хувьсагчдын харилцааг хэвээр үлдээсэн.

Жишээ нь: питон код

 # 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

Энэ код нь эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний өгөгдлийн функцуудыг синтетик өгөгдлийн загварчлах GAN загварт зориулсан энгийн генератор юм.

Вариацын автомат кодлогч (VAEs)

VAEs нь синтетик эрүүл мэндийн өгөгдлийг нэгтгэх өөр нэг үүсгэгч загвар юм. VAE нь бодит оролтын өгөгдлийг зарим далд орон зайд кодлодог. Энэхүү далд орон зайгаас анхны өгөгдлийн багцын статистик шинж чанарыг хадгалан шинэ өгөгдлийн цэгүүд үүсдэг. Ийм загварууд нь ялангуяа геномик эсвэл омикийн өгөгдлийн багц зэрэг эрүүл мэндийн салбарт өндөр хэмжээст мэдээллийн багц үүсгэхэд тохиромжтой.

Bayesian сүлжээ

Байесын сүлжээнүүд нь янз бүрийн хувьсагчдын хоорондох магадлалын хамаарлыг илэрхийлдэг график загварууд юм. Эрүүл мэндийн салбарт эдгээр сүлжээнүүд нь өвчний явц, эмчилгээний дэглэмийн үр нөлөө гэх мэт учир шалтгааны хамаарлыг тусгасан синтетик өгөгдлийг бий болгоход онцгой ач холбогдолтой байх болно.

Эрүүл мэндийн салбарт синтетик мэдээллийн хэрэглээ

Эмнэлгийн дүрслэл

Синтетик өгөгдөл нь машин сургалтын загваруудыг сургахад шаардлагатай тэмдэглэгээтэй өгөгдлийн багцын хязгаарлагдмал хүртээмжийг арилгах замаар эмнэлгийн дүрслэлд хувьсгал хийсэн. Үүнтэй холбогдуулан GANs ба VAEs нь MRI, CT эсвэл рентген зургийг нэгтгэх ашигтай арга юм. Ийм синтетик зургийг ашиглах нь радиологич болон хиймэл оюун ухааны алгоритмуудад эмнэлгийн сканнер дахь гажигийг өндөр нарийвчлалтайгаар илрүүлэхэд тусалдаг. Синтетик дүрслэлийн өгөгдөл нь судлаачдад мэдээллийн хомсдол, өвчтөний хувийн нууцаас урвахгүйгээр гүнзгий суралцах загваруудыг сургах боломжийг олгодог.

Жишээ нь: GAN-ээр үүсгэгдсэн MRI: Тархины хавдрыг сегментчлэх талаар саяхан хийсэн туршилтанд судлаачид хавдрын MRI сканнерын синтетик дүрсийг бүтээхийн тулд GAN-г ашигласан. Тэд өвчтөний их хэмжээний мэдээлэл шаардахгүйгээр ийм тохиолдлыг илүү нарийвчлалтай илрүүлэхийн тулд гүнзгий суралцах загваруудыг сургаж чадсан.

Клиникийн туршилтууд

Синтетик өгөгдлийг уламжлалт эмнэлзүйн өгөгдөлтэй хамт ашиглах ёстой бөгөөд энэ нь ялангуяа өвчтөнийг судалгаанд хамруулах нь хэцүү байдаг ховор өвчний бүсэд хамаарна. Синтетик когорт нь судлаачдад өөр өөр эмчилгээний протоколын дагуу өвчтөний үр дүнг дуурайх боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр эмийн нээлт, туршилтыг хурдасгадаг.

Жишээлбэл, синтетик EHR нь эмийн компаниудад өвчтөнүүдийн виртуал бүлгийн эмчилгээний үр дүнг дуурайх боломжийг олгодог. Энэ нь таамаглалыг шалгах, эмийн үр нөлөөг шалгах боломжийг олгож, эмнэлзүйн туршилтын цаг хугацаа, зардлыг бууруулах боломжтой болно.

Өгөгдлийг нэмэгдүүлэх

Синтетик өгөгдөл нь машин сурахад өгөгдлийг нэмэгдүүлэх процессыг хялбарчилж, илүү хүчтэй таамаглах загварыг бий болгоно. Өвчтөний синтетик бүртгэл эсвэл дүрслэлийн өгөгдөл нь эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний жижиг өгөгдлийн багцыг нөхөж, хэт ачааллыг бууруулж, хиймэл оюун ухааны загваруудыг илүү ерөнхий болгох боломжийг олгоно.

Нарийвчлалтай анагаах ухаан

Синтетик геномик буюу омикийн өгөгдлийг бий болгох нь энэ талаар нарийн анагаах ухаанд шинэ боломжуудыг нээж өгдөг. Судлаачид тодорхой генетикийн мутаци нь өвчний эрсдэл эсвэл эмчилгээний хариу урвалд хэрхэн нөлөөлж байгааг судалж, өвчтөний генетикийг тусгасан синтетик өгөгдлийн багц дотор хувь хүний эмчилгээг санал болгох боломжтой.

Зохицуулалт ба ёс зүйн асуудал

Хэдийгээр нийлэг өгөгдөл нь маш их үнэ цэнэтэй боловч зохицуулалтын болон ёс зүйн маш чухал асуултуудыг өгдөг:

Зохицуулалтын хүрээ: Эрүүл мэндийн зохицуулагчид синтетик өгөгдлийг хэрхэн ангилахыг ойлгохыг хичээсээр байна. Ийм мэдээлэл нь бодит өвчтөнүүдээс гардаггүй тул энэ нь одоо мөрдөж буй зохицуулалтаас хэтэрсэн эсвэл зохицуулах агентлагийн эрх мэдлээс гадуур байж магадгүй юм. Гэсэн хэдий ч энэ нь хиймэл оюун ухааныг эрүүл мэндийн үйлчилгээнд ашиглах ёс зүйн шаардлагыг дагаж мөрдөх ёстой.

Өгөгдөл үүсгэх хазайлт: Аливаа загварын өгөгдлийн нийлэгжилт нь зарим нэг хазайлт эсвэл дутагдалтай байдаг. Эдгээр нь үр дүнд бий болсон өгөгдлийн багцад ийм төгс бус байдлыг тусгаж, алдаатай эсвэл өрөөсгөл судалгааны үр дүн эсвэл хиймэл хиймэл оюун ухааны буруу таамаглалыг бий болгож чадна.

Баталгаажуулалт: Синтетик өгөгдөл нь үнэн зөв байхын зэрэгцээ хүчинтэй байхын тулд баталгаажуулах шаардлагатай. Синтетик өгөгдөл нь бодит өгөгдлийг тусгаж болох тул цаг хугацааны мэдрэмжтэй эрүүл мэндийн програмуудад хангалттай сайн болгодоггүй.

Эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний синтетик өгөгдлийг бий болгоход туслах сүүлийн үед бий болсон дэвшилтэт хэрэгсэл, хүрээнүүдийн зарим нь дараах байдалтай байна.

CTGAN: Conditional Tabular GAN гэдэг үгийн товчлол, синтетик хүснэгтэн өгөгдөл гаргах нээлттэй эхийн хэрэгсэл. Энэ нь ихэвчлэн эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээнд EHR-ийг нэгтгэх зорилгоор хэрэгждэг.

Synthpop : Энэ бол эмзэг өгөгдлийн синтетик хувилбарыг гаргахад зориулагдсан R хэрэгсэл юм. Энэ нь эрүүл мэндийн үйлчилгээнд нууцлалыг хамгаалах мэдээллийн багц үүсгэхэд өргөн хэрэглэгддэг.

Өгөгдлийн синтезатор: Нууцлалыг хадгалсан синтетик өгөгдлийн багц үүсгэх нээлттэй эхийн синтезатор. Энэхүү хэрэгсэл нь санамсаргүй, бие даасан, хамааралтай шинж чанарын горимын загваруудыг дэмждэг.

Эрүүл мэндийн салбар дахь синтетик мэдээллийн ирээдүйн тухай төсөөлөл

Синтетик өгөгдөл нь эрүүл мэндийн салбарт асар их нөөцтэй. Сайжруулсан хиймэл оюун ухаан болон үүсгэгч загварууд нь хэд хэдэн чиглэлээр инновацийг мэдэгдэхүйц хурдасгах боломжтой:

Телемедицин: Телемедициний үзэл баримтлал нэмэгдэж байгаа тул өвчтөнийг алсаас хянах, оношлоход оролцдог хиймэл оюун ухааны системд зориулсан синтетик өгөгдөлд суурилсан сургалтын мэдээллийн багцыг зохион бүтээх боломжтой болж магадгүй юм.

Оношлогооны хиймэл оюун ухаан: Ховор эсвэл бага төлөөлөлтэй нөхцөл байдлыг дуурайлган синтетик өгөгдөлд сургах нь эрүүл мэндийн системээр өвчтнүүдэд, ялангуяа ховор өвчний оношилгооны нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх боломжтой.

**Байгууллага хоорондын судалгаа:**Синтетик өгөгдөл нь эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний мэдээллийг байгууллагуудын хооронд аюулгүй хуваалцах боломжийг олгоно. Энэ нь хувийн нууцтай холбоотой нэмэлт асуудал үүсгэхгүйгээр дэлхийн хамтын ажиллагааг хөнгөвчлөх болно.

Дүгнэлт

эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний парадигмын өөрчлөлтийг төлөөлдөг, учир нь энэ нь өгөгдөлд хандах хандалт, өргөтгөх чадвар, нууцлалын асуудалд учирч болзошгүй дутагдлуудыг даван туулах боломжийг олгодог. Судлаачид, эмч нар болон өвчтөний нууцлал, ёс зүйн стандартыг алдагдуулахгүйгээр шинийг санаачлах боломжтой. GANs, VAEs, Bayesian сүлжээ зэрэг үүсгэгч загваруудад тасралтгүй шинэчлэл хийснээр синтетик өгөгдөл нь эмнэлзүйн туршилт, оношилгооноос эхлээд хувь хүний анагаах ухаан хүртэл эрүүл мэндийн салбарын ирээдүйг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэх болно.

Энэхүү технологийг хариуцлагатай ашигласнаар эрүүл мэндийн салбар өвчтөнд үзүүлэх тусламж, судалгаа, инновацийн урьд өмнө байгаагүй боломжуудыг нээж чадна.