La Sekva Granda Aĵo por Erasmus MC - AI Geneditaj Sintezaj Datumoj

Ĉe la Erasmus MC, unu el la ĉefaj hospitaloj, eblas peti sintezajn datumojn generitajn de Syntho's Sinteza Motoro. la Smart Health Tech Center (SHTC) - Erasmus MC organizis la oficialan ekkomencon lastan ĵaŭdon la 30an de marto, en kiu Robert Veen (Esplora Suite) kaj Wim Kees Janssen (Syntho ) respondis la demandojn: 'Kio estas sintezaj datumoj?','Kial ni faras ĉi tion?kaj 'Kiel ĉi tio funkcias ene de Erasmus MC?'.

Kio estas AI Generitaj Sintezaj Datumoj?

Realaj datumoj estas kolektitaj per akiro de informoj pri realaj pacientoj, dungitoj kaj internaj komercaj procezoj. Sintezaj datumoj, aliflanke, estas generitaj per algoritmo kiu kreas tute novajn kaj fikciajn datumpunktojn, kie individuoj ne plu ekzistas.

Grava diferenco estas la uzo de artefarita inteligenteco por imiti kaj reprodukti trajtojn, ŝablonojn kaj ecojn de la realaj datumoj en la sintezaj datumoj.

La rezulto: AI Generis Sintezajn Datumojn, kiuj estas same precizaj kiel la realaj datumoj. Sekve, ĝi eĉ povas esti uzata por analizo kvazaŭ ĝi estus reala datumo.

Tial Syntho nomas ĝin "Sinteza Datuma Ĝemelo": la datumoj estas kiel-bona-kiel-reala, sed povas esti uzata sen la privatecaj defioj.

Kial ni faras ĉi tion?

Malŝlosu datumojn kaj reduktu la "Tempo-al-Datumoj"

Uzante sintezajn datumojn anstataŭ realajn datumojn, ni kiel organizo povas redukti riskajn taksojn kaj rilatajn temporabajn procezojn. Ĝi permesas al ni malŝlosi pliajn kaj pliajn datumajn arojn. Ni ankaŭ povas certigi, ke petoj por aliri datumojn povas esti akcelitaj, por ke ni povu redukti la "tempon al datumoj". Kun ĉi tio, Erasmus MC konstruas fortan fundamenton por akceli datum-movitan novigon.

Reprezentaj datumoj por testaj celoj

Testado kaj disvolviĝo kun reprezentaj testaj datumoj estas esencaj por liveri plej altnivelajn teknikajn solvojn. Sinteza datenĝemelo bazita sur la produktaddatenoj rezultigas datumojn kiuj povas esti uzataj kiel provaj datumoj. La rezulto: produktadsimilaj datumoj, privacy by design en solvo kiu funkcias facile, rapide kaj estas skalebla. Krome, per inteligenta uzo de generativa AI en la kreado de sintezaj datumoj, ankaŭ eblas pligrandigi kaj simuli datumajn arojn. Ĉi tio povas esti solvo, ekzemple, kiam estas nesufiĉaj datumoj (datuma malabundeco) aŭ kiam vi volas supren-specimeni randajn kazojn.

Analizo kun AI Generita Sinteza Datumo

AI estas aplikata por modeligi la sintezajn datumojn tiel, ke la statistikaj ŝablonoj, rilatoj kaj karakterizaĵoj estas konservitaj tiel, ke ili povas. eĉ esti uzata por analizoj. Precipe en la evolufazo de modeloj, ni preferos la uzon de sintezaj datumoj kaj ĉiam defios uzantojn de datumoj: "kial uzi realajn datumojn kiam vi ankaŭ povas uzi sintezajn datumojn"?

Kiel tio funkcias ĉe Erasmus MC?

Ĉu vi volas uzi sintezan datumaron? Aŭ ĉu vi volas ricevi pliajn informojn pri la eblecoj? Bonvolu kontakti la Esplora Serio de Erasmus MC.

Interesas pri AI-Generitaj Sintezaj Datumoj kaj ĉu vi volas profundigi la eblecojn? Kontaktu niajn spertulojn or peti demo.