Наступная вялікая рэч для Erasmus MC – сінтэтычныя даныя, створаныя штучным інтэлектам

У Erasmus MC, адной з вядучых бальніц, можна запытаць сінтэтычныя даныя, атрыманыя Syntho's Рухавік Syntho. Тэхнічны цэнтр Smart Health (SHTC) – Erasmus MC арганізаваў афіцыйны старт у мінулы чацвер 30 сакавіка, у якім Роберт Він (Research Suite) і Вім Кіс Янсэн (Сінто ) адказаў на пытанні: 'Што такое сінтэтычныя дадзеныя?«»Чаму мы гэта робім?'і «Як гэта працуе ў Erasmus MC?».

Што такое сінтэтычныя даныя, створаныя AI?

Рэальныя дадзеныя збіраюцца шляхам атрымання інфармацыі аб рэальных пацыентах, супрацоўніках і ўнутраных бізнес-працэсах. З іншага боку, сінтэтычныя даныя генеруюцца з дапамогай алгарытму, які стварае цалкам новыя і фіктыўныя кропкі даных, дзе асоб больш не існуе.

Важным адрозненнем з'яўляецца выкарыстанне штучнага інтэлекту для імітацыі і прайгравання характарыстык, шаблонаў і ўласцівасцей рэальных даных у сінтэтычных даных.

Вынік: Сінтэтычныя даныя, створаныя AI, такія ж дакладныя, як і рэальныя. Такім чынам, яго можна нават выкарыстоўваць для аналітыкі, як калі б гэта былі рэальныя дадзеныя.

Вось чаму Syntho называе гэта «блізнюком сінтэтычных дадзеных»: дадзеныя ёсць такі ж добры, як сапраўдны, але можа выкарыстоўвацца без праблем з прыватнасцю.

Чаму мы гэта робім?

Разблакіраваць даныя і скараціць «Час да даных»

Выкарыстоўваючы сінтэтычныя даныя замест рэальных даных, мы як арганізацыя можам знізіць ацэнку рызыкі і звязаныя з імі працаёмкія працэсы. Гэта дазваляе нам разблакіраваць больш і дадатковыя наборы даных. Мы таксама можам гарантаваць, што запыты на доступ да дадзеных могуць быць паскораны, каб мы маглі скараціць «час да даных». Дзякуючы гэтаму Erasmus MC стварае моцную аснову для паскарэння інавацый, якія кіруюцца дадзенымі.

Рэпрэзентатыўныя даныя для тэставання

Тэставанне і распрацоўка з рэпрэзентатыўнымі тэставымі дадзенымі неабходныя для прадастаўлення самых сучасных тэхналагічных рашэнняў. Сінтэтычны двайнік даных на аснове вытворчых даных прыводзіць да даных, якія можна выкарыстоўваць як дадзеныя тэсту. Вынік: вытворчыя дадзеныя, privacy by design у рашэнні, якое працуе лёгка, хутка і з магчымасцю маштабавання. Акрамя таго, разумна выкарыстоўваючы генератыўны штучны інтэлект пры стварэнні сінтэтычных даных, таксама можна павялічваць і мадэляваць наборы даных. Гэта можа быць рашэннем, напрыклад, калі недастаткова даных (дэфіцыт даных) або калі вы хочаце павысіць выбарку ў краявых выпадках.

Аналітыка з сінтэтычнымі данымі, створанымі штучным інтэлектам

ШІ прымяняецца для мадэлявання сінтэтычных даных такім чынам, што статыстычныя заканамернасці, адносіны і характарыстыкі захоўваюцца такім чынам, што яны могуць нават выкарыстоўваць для аналізаў. Асабліва на этапе распрацоўкі мадэляў мы аддаем перавагу выкарыстанню сінтэтычных даных і заўсёды кідаем выклік карыстальнікам даных: «навошта выкарыстоўваць рэальныя даныя, калі вы таксама можаце выкарыстоўваць сінтэтычныя даныя»?

Як гэта працуе ў Erasmus MC?

Вы хочаце выкарыстоўваць сінтэтычны набор даных? Ці вы хочаце атрымаць больш інфармацыі аб магчымасцях? Калі ласка, звяжыцеся з Даследчы пакет Erasmus MC.

Вас цікавяць сінтэтычныя даныя, створаныя штучным інтэлектам, і вы хочаце паглыбіцца ў іх магчымасці? Звярніцеся да нашых спецыялістаў or запыт дэма.