فازت Syntho بجائزة Global SAS Hackathon في فئة الرعاية الصحية وعلوم الحياة
ساس هاكاثون لقد كان حدثًا استثنائيًا جمع 104 فرقًا من 75 دولة، في عرض عالمي حقيقي للمواهب. في هذه البيئة التنافسية للغاية، نحن فخورون بالإعلان أنه بعد أشهر من العمل الجاد، صعدت شركة Syntho إلى الصدارة، وحققت فوزًا مدويًا في فئة الرعاية الصحية وعلوم الحياة. ومن خلال تجاوز 18 شركة أخرى كبيرة، أدى إنجازنا المتميز إلى ترسيخ مكانتنا كقادة في هذا المجال المتخصص.
المُقدّمة
من المتوقع أن يشهد مستقبل تحليلات البيانات ثورة من خلال البيانات الاصطناعية، لا سيما في القطاعات التي تكون فيها البيانات الحساسة للخصوصية، مثل بيانات الرعاية الصحية، ذات أهمية قصوى. ومع ذلك، غالبًا ما يتم إعاقة الوصول إلى هذه المعلومات القيمة بسبب العمليات المرهقة، بما في ذلك استهلاك الوقت، ومحفوف بالأعمال الورقية المكثفة والقيود العديدة. وإدراكًا لهذه الإمكانية، انضمت شركة Syntho إلى SAS ل ساس هاكاثون للقيام بمشروع تعاوني يهدف إلى تحسين رعاية المرضى في مؤسسات الرعاية الصحية. من خلال فتح البيانات الحساسة للخصوصية من خلال البيانات الاصطناعية والاستفادة من قدرات تحليلات SAS، تسعى Syntho جاهدة لتوفير رؤى قيمة لديها القدرة على تشكيل مستقبل الرعاية الصحية.
فتح بيانات الرعاية الصحية الحساسة للخصوصية باستخدام البيانات التركيبية كجزء من أبحاث السرطان لمستشفى رائد
تعد بيانات المرضى منجم ذهب من المعلومات التي يمكن أن تحدث ثورة في الرعاية الصحية ، ولكن طبيعتها الحساسة للخصوصية غالبًا ما تشكل تحديات كبيرة في الوصول إليها والاستفادة منها. أدرك Syntho هذه المعضلة وسعى للتغلب عليها من خلال التعاون مع SAS خلال SAS Hackathon. كان الهدف هو فتح بيانات المريض الحساسة للخصوصية باستخدام البيانات التركيبية وجعلها متاحة بسهولة للتحليلات من خلال SAS Viya. لا يعد هذا الجهد التعاوني بدفع التحسينات في الرعاية الصحية ، وتحديداً في مجال أبحاث السرطان ، مما يجعل عملية فتح البيانات وتحليلها سلسة وفعالة ، ولكنه يضمن أيضًا الحماية القصوى لخصوصية المريض.
تكامل محرك Syntho و SAS Viya
ضمن الهاكاثون ، نجحنا في دمج Syntho Engine API في SAS Viya كخطوة حاسمة في مشروعنا. لم يسهّل هذا التكامل دمج البيانات التركيبية فحسب ، بل وفر أيضًا بيئة مثالية للتحقق من صحتها داخل SAS Viya. قبل الشروع في أبحاث السرطان لدينا ، تم إجراء اختبار مكثف باستخدام مجموعة بيانات مفتوحة لتقييم فعالية هذا النهج المتكامل. من خلال طرق التحقق المختلفة المتاحة في SAS Viya ، تأكدنا من أن البيانات التركيبية أظهرت مستوى من الجودة والتشابه مع البيانات الحقيقية التي اعتبرتها قابلة للمقارنة حقًا ، مما يؤكد طبيعتها "الجيدة مثل الحقيقة".
هل تتطابق البيانات التركيبية مع دقة من البيانات الحقيقية؟
تم الحفاظ على الارتباطات والعلاقات بين المتغيرات بدقة في البيانات التركيبية.
ظلت المنطقة الواقعة تحت المنحنى (AUC) ، وهي مقياس لقياس أداء النموذج ، ثابتة.
علاوة على ذلك ، ظلت الأهمية المتغيرة ، التي أشارت إلى القدرة التنبؤية للمتغيرات في النموذج ، كما هي عند مقارنة البيانات التركيبية بمجموعة البيانات الأصلية.
بناءً على هذه الملاحظات ، يمكننا أن نستنتج بثقة أن البيانات التركيبية التي تم إنشاؤها بواسطة محرك Syntho في SAS Viya تتساوى بالفعل مع البيانات الحقيقية من حيث الجودة. هذا يثبت صحة استخدام البيانات التركيبية لتطوير النموذج ، مما يمهد الطريق لأبحاث السرطان التي تركز على التنبؤ بالتدهور والوفيات.
نتائج مؤثرة مع البيانات التركيبية في مجال أبحاث السرطان:
أدى استخدام محرك Syntho المدمج في SAS Viya إلى نتائج مؤثرة في أبحاث السرطان لمستشفى بارز. من خلال الاستفادة من البيانات التركيبية ، تم بنجاح فتح معلومات الرعاية الصحية الحساسة للخصوصية ، مما أتاح التحليل مع تقليل المخاطر وزيادة توافر البيانات والوصول السريع.
والجدير بالذكر أن تطبيق البيانات التركيبية أدى إلى تطوير نموذج قادر على التنبؤ بالتدهور والوفيات ، وتحقيق منطقة رائعة تحت المنحنى (AUC) تبلغ 0.74. بالإضافة إلى ذلك ، أدى الجمع بين البيانات التركيبية من عدة مستشفيات إلى زيادة ملحوظة في القدرة التنبؤية ، كما يتضح من زيادة AUC. تؤكد هذه النتائج على الإمكانات التحويلية للبيانات التركيبية في توليد رؤى تعتمد على البيانات والتطورات في مجال الرعاية الصحية.
نتيجة صورة واحدة؟ مستشفى رائد ، AUC 0.74 ونموذج قادر على التنبؤ بالتدهور والوفيات
نتيجة متعدد المستشفيات ، AUC من 0.78 ، مما يدل على أن المزيد من البيانات يؤدي إلى قوة تنبؤية أفضل لتلك النماذج
النتائج والخطوات المستقبلية والآثار
خلال هذا الهاكاثون ، تم تحقيق نتائج ملحوظة.
1. تم دمج Syntho ، وهي أداة متطورة لتوليد البيانات الاصطناعية ، بسلاسة في SAS Viya كخطوة حاسمة.
2. كان التوليد الناجح للبيانات التركيبية داخل SAS Viya باستخدام Syntho إنجازًا مهمًا.
3. والجدير بالذكر أنه تم التحقق من دقة البيانات التركيبية بدقة ، حيث أظهرت النماذج المدربة على هذه البيانات درجات قابلة للمقارنة مع تلك التي تم تدريبها على البيانات الأصلية.
4. عزز هذا الإنجاز أبحاث السرطان من خلال تمكين التنبؤ بالتدهور والوفيات باستخدام البيانات التركيبية.
5. بشكل ملحوظ ، من خلال الجمع بين البيانات التركيبية من عدة مستشفيات ، كشفت مظاهرة عن زيادة في المنطقة تحت المنحنى (AUC).
بينما نحتفل بانتصارنا ، نتطلع إلى المستقبل بأهداف طموحة. تتضمن الخطوات التالية توسيع التعاون مع المزيد من المستشفيات ، واستكشاف حالات الاستخدام المتنوعة ، وتوسيع تطبيق البيانات التركيبية عبر مختلف القطاعات. من خلال التقنيات غير المحددة للقطاعات ، نهدف إلى فتح البيانات وتحقيق رؤى قائمة على البيانات في مجال الرعاية الصحية وما بعده. يعد تأثير البيانات التركيبية في تحليلات الرعاية الصحية مجرد بداية ، حيث أظهر SAS Hackathon الاهتمام والمشاركة الهائلة من علماء البيانات وعشاق التكنولوجيا في جميع أنحاء العالم.
يعد الفوز في هاكاثون SAS العالمي مجرد خطوة أولى لـ Syntho!
يمثل انتصار Syntho الرائد في فئة SAS Hackathon للرعاية الصحية وعلوم الحياة علامة بارزة في استخدام البيانات التركيبية لتحليلات الرعاية الصحية. أظهر تكامل محرك Syntho مع SAS Viya قوة ودقة البيانات التركيبية للنمذجة والتحليل التنبؤي. من خلال التعاون مع SAS وإلغاء تأمين البيانات الحساسة للخصوصية ، أثبتت Syntho إمكانات البيانات التركيبية لإحداث ثورة في رعاية المرضى ، وتحسين نتائج البحث ، ودفع الرؤى المستندة إلى البيانات في صناعة الرعاية الصحية.
احفظ بياناتك التركيبية في تقرير الرعاية الصحية!
- اكتشف دور البيانات التركيبية في قطاع الرعاية الصحية
- ما هي البيانات التركيبية ولماذا تستخدمها مؤسسات الرعاية الصحية؟
- حالات استخدام مرجع إضافة القيمة في الرعاية الصحية (مثل الأدوية والمستشفيات والتكنولوجيا الصحية وما إلى ذلك)
