Syntetiske data i sundhedsvæsenet
Udforsk værdien af syntetiske data i sundhedsvæsenet
Sundhedsorganisationer og datas rolle
Sundhedsorganisationers dataforbrug er vigtigt, da det muliggør evidensbaserede medicinske beslutninger, personaliserede behandlinger og medicinsk forskning, hvilket i sidste ende fører til forbedrede patientresultater, forbedret driftseffektivitet og fremskridt inden for medicinsk viden og teknologier. Syntetiske data kan i væsentlig grad gavne sundhedsorganisationer ved at tilbyde privatlivsbevarende alternativer. Det muliggør oprettelse af realistiske og ikke-følsomme datasæt, der giver forskere, klinikere og dataforskere mulighed for at innovere, validere algoritmer og udføre analyser uden at kompromittere patientens privatliv.
Sundhedssektoren
- Forbedre patientbehandlingen
- Reducer den tid, der kræves for at få adgang til data
- Beskyt personlige helbredsoplysninger (PHI) fra det elektroniske sygejournalsystem (EHR, MHR)
- Forøg dataudnyttelsen og forudsigelige analysefunktioner
- Afhjælp manglen på realistiske data til softwareudvikling og -test
- Del data og samarbejd effektivt med sundhedssystemer, betalere og relaterede institutioner for at løse større problemer hurtigere
- Overvind datasiloer
- Udfør undersøgelser og kliniske forsøg for at forstå lægemidlets indvirkning (effektivitet) på denne nye sygdom
- Gennemfør en komplet analyse på mindre end en måned med mindre indsats
- Fremskynd tempoet i datadrevet forskning ved at give mulighed for at få adgang til data hurtigere og nemmere
- Adgang til flere data til hypotesevurdering
- Løsning til generering og deling af data til støtte for præcisionssundhedspleje
- Tjek projektets gennemførlighed, før du indsender til original dataadgang
Casestudier
Hvorfor overvejer sundhedsorganisationer syntetiske data?
- Privatlivsfølsomme data. Sundhedsdata er de mest privatlivsfølsomme data med endnu strengere (privatlivs)regler.
- Trang til at innovere med data. Data er en nøgleressource til sundhedsinnovation, da sundhedsvertikalen er underbemandet og overpresset med potentialet til at redde liv.
- Datakvalitet. Anonymiseringsteknikker ødelægger datakvaliteten, mens datanøjagtighed er afgørende for sundheden (f.eks. til akademisk forskning og kliniske forsøg).
- Dataudveksling. Potentialet for data som et resultat af samarbejdsdataudveksling mellem sundhedsorganisationer, sundhedssystemer, lægemiddeludviklere og forskere er enormt
- Reducer omkostningerne. Sundhedsorganisationer er under ekstremt pres for at reducere omkostningerne. Dette kunne realiseres via analyser, hvortil der er brug for data.
Hvorfor Syntho?
Synthos platform placerer sundhedsorganisationer først
Tidsserier og hændelsesdata
Syntho understøtter tidsseriedata og hændelsesdata (ofte også omtalt som longitudinelle data), som typisk forekommer i sundhedsdata.
Sundhedsdatatype
Syntho understøtter og har erfaring med de forskellige datatyper fra EPJ'er, MHR'er, undersøgelser, kliniske forsøg, krav, patientregistre og mange flere
Produktkøreplan justeret
Synthos køreplan er på linje med strategisk førende sundhedsorganisationer i USA og Europa
Har du nogen spørgsmål?
Tal med en af vores sundhedseksperter
Stolte vindere af Global SAS Hackathon
Syntho er vinderen af Global SAS Hackathon in Healthcare & Life Science
Vi er stolte over at kunne meddele, at Syntho vandt i kategorien sundhedspleje og biovidenskab efter måneders hårdt arbejde med at låse op for privatlivsfølsomme sundhedsdata med syntetiske data som en del af kræftforskning for et førende hospital.
Sundhedsblog
Gem dine syntetiske data i sundhedsrapporten!
- Udforsk rollen som syntetiske data i sundhedssektoren
- Hvad er syntetiske data, og hvorfor bruger sundhedsorganisationer dem?
- Værdiskabende referenceanvendelsessager i sundhedsvæsenet (såsom farma, hospitaler, sundhedsteknologi osv.)
