Следващото голямо нещо за Erasmus MC – Генерирани от изкуствен интелект синтетични данни

В Еразъм МС, една от водещите болници, е възможно да поискате синтетични данни, генерирани от Syntho's Syntho Engine, Най- Smart Health Tech Center (SHTC) – Erasmus MC организира официалното начало миналия четвъртък, 30 март, в което Робърт Вийн (Research Suite) и Уим Кийс Янсен (Синто ) отговори на въпросите: 'Какво представляват синтетичните данни?''Защо правим това?' и „Как работи това в Erasmus MC?“.

Какво представляват синтетичните данни, генерирани от AI?

Реалните данни се събират чрез получаване на информация за реални пациенти, служители и вътрешни бизнес процеси. Синтетичните данни, от друга страна, се генерират от алгоритъм, който създава напълно нови и фиктивни точки от данни, където индивидите вече не съществуват.

Важна разлика е използването на изкуствен интелект за имитиране и възпроизвеждане на характеристики, модели и свойства на реалните данни в синтетичните данни.

Резултатът: AI Генерирани синтетични данни, които са толкова точни, колкото и реалните данни. Следователно, той дори може да се използва за анализи, сякаш са реални данни.

Ето защо Syntho го нарича „Синтетичен близнак на данни“: данните са толкова-добър-колкото-истински, но може да се използва без проблеми с поверителността.

Защо правим това?

Отключете данните и намалете времето до данни

Като използваме синтетични данни вместо реални данни, ние като организация можем да намалим оценките на риска и свързаните с тях времеемки процеси. Това ни позволява да отключим повече и допълнителни набори от данни. Можем също така да гарантираме, че заявките за достъп до данни могат да бъдат ускорени, така че да можем да намалим „времето до данни“. С това Erasmus MC изгражда здрава основа за ускоряване на иновациите, базирани на данни.

Представителни данни за целите на тестването

Тестването и разработката с представителни тестови данни е от съществено значение за предоставянето на най-съвременните технологични решения. Синтетичен близнак на данни, базиран на производствените данни, води до данни, които могат да се използват като данни от теста. Резултатът: данни, подобни на производството, privacy by design в решение, което работи лесно, бързо и е мащабируемо. В допълнение, чрез интелигентно използване на генеративен AI при създаването на синтетични данни, също е възможно да се разширят и симулират набори от данни. Това може да бъде решение, например, когато няма достатъчно данни (недостиг на данни) или когато искате да увеличите извадката от крайни случаи.

Анализ със синтетични данни, генерирани от AI

AI се прилага за моделиране на синтетичните данни по такъв начин, че статистическите модели, връзки и характеристики да се запазят по такъв начин, че да могат дори да се използва за анализи. Особено във фазата на разработване на модели, ние ще предпочетем използването на синтетични данни и винаги ще предизвикваме потребителите на данни: „защо да използвате реални данни, когато можете да използвате и синтетични данни“?

Как работи това в Erasmus MC?

Искате ли да използвате синтетичен набор от данни? Или искате да получите повече информация за възможностите? Моля, свържете се с Изследователски пакет на Erasmus MC.

Интересувате се от синтетични данни, генерирани от AI, и искате ли да се потопите във възможностите? Свържете се с нашите експерти or заявка за демонстрация.