Die volgende groot ding vir Erasmus MC – KI-gegenereerde sintetiese data

By die Erasmus MC, een van die voorste hospitale, is dit moontlik om sintetiese data aan te vra wat deur Syntho's gegenereer word Syntho-enjin. Die Smart Health Tech Centre (SHTC) – Erasmus MC het verlede Donderdag 30 Maart die amptelike afskop gereël, waarin Robert Veen (Research Suite) en Wim Kees Janssen (Sinto ) het die vrae beantwoord: 'Wat is sintetiese data?','Hoekom doen ons dit?'en 'Hoe werk dit binne Erasmus MC?'.

Wat is KI-gegenereerde sintetiese data?

Werklike data word ingesamel deur inligting oor werklike pasiënte, werknemers en interne besigheidsprosesse te bekom. Sintetiese data, aan die ander kant, word gegenereer deur 'n algoritme wat heeltemal nuwe en fiktiewe datapunte skep, waar individue nie meer bestaan ​​nie.

'n Belangrike verskil is die gebruik van kunsmatige intelligensie om eienskappe, patrone en eienskappe van die werklike data in die sintetiese data na te boots en weer te gee.

Die gevolg: KI-gegenereerde sintetiese data wat so akkuraat is soos die regte data. Gevolglik kan dit selfs vir ontleding gebruik word asof dit werklike data is.

Dit is hoekom Syntho dit 'n "Sintetiese Data Twin" noem: die data is so-goed-soos-werklik, maar kan sonder die privaatheidsuitdagings gebruik word.

Hoekom doen ons dit?

Ontsluit data en verminder die "Tyd-tot-data"

Deur sintetiese data in plaas van werklike data te gebruik, kan ons as 'n organisasie risikobeoordelings en gepaardgaande tydrowende prosesse verminder. Dit stel ons in staat om meer en bykomende datastelle te ontsluit. Ons kan ook verseker dat versoeke om toegang te verkry tot data versnel kan word sodat ons die "tyd-tot-data" kan verminder. Hiermee bou Erasmus MC 'n sterk grondslag om datagedrewe innovasie te versnel.

Verteenwoordigende data vir toetsdoeleindes

Toets en ontwikkeling met verteenwoordigende toetsdata is noodsaaklik om die nuutste tegnologiese oplossings te lewer. 'n Sintetiese data-tweeling gebaseer op die produksiedata lei tot data wat gebruik kan word as toetsdata. Die resultaat: produksie-agtige data, privacy by design in 'n oplossing wat maklik, vinnig werk en skaalbaar is. Daarbenewens, deur slim gebruik te maak van generatiewe KI in die skepping van sintetiese data, is dit ook moontlik om datastelle te vergroot en te simuleer. Dit kan 'n oplossing wees, byvoorbeeld wanneer daar onvoldoende data is (dataskaarste) of wanneer jy randgevalle wil verhoog.

Ontleding met KI-gegenereerde sintetiese data

KI word toegepas om die sintetiese data op so 'n manier te modelleer dat die statistiese patrone, verwantskappe en kenmerke op so 'n manier bewaar word dat hulle selfs vir ontledings gebruik word. Veral in die ontwikkelingsfase van modelle sal ons die gebruik van sintetiese data verkies en altyd gebruikers van data uitdaag: “hoekom werklike data gebruik as jy ook sintetiese data kan gebruik”?

Hoe werk dit by Erasmus MC?

Wil jy 'n sintetiese datastel gebruik? Of wil jy meer inligting oor die moontlikhede ontvang? Kontak asseblief die Navorsingsuite van Erasmus MC.

Stel u belang in KI-gegenereerde sintetiese data en wil u die moontlikhede verdiep? Kontak ons ​​kundiges or versoek 'n demo.