La próxima gran cosa para Erasmus MC: datos sintéticos generados por IA

En el Erasmus MC, uno de los hospitales líderes, es posible solicitar datos sintéticos generados por Syntho's Motor Syntho. Centro de tecnología de salud inteligente (SHTC) - Erasmus MC organizó el pistoletazo de salida oficial el pasado jueves 30 de marzo, en el que Roberto Veen (Suite de investigación) y Wim Kees Jansen (sintetizador ) respondió a las preguntas: '¿Qué son los datos sintéticos?','¿Por qué hacemos esto?'y '¿Cómo funciona esto dentro de Erasmus MC?'.

¿Qué son los datos sintéticos generados por IA?

Los datos reales se recopilan mediante la obtención de información sobre pacientes reales, empleados y procesos comerciales internos. Los datos sintéticos, por otro lado, son generados por un algoritmo que crea puntos de datos completamente nuevos y ficticios, donde los individuos ya no existen.

Una diferencia importante es el uso de inteligencia artificial para imitar y reproducir características, patrones y propiedades de los datos reales en los datos sintéticos.

El resultado: Datos sintéticos generados por IA que son tan precisos como los datos reales. En consecuencia, incluso se puede utilizar para análisis como si fueran datos reales.

Es por eso que Syntho lo llama un "gemelo de datos sintéticos": los datos son tan bueno como real, pero se puede usar sin los problemas de privacidad.

¿Por qué hacemos esto?

Desbloquee datos y reduzca el "Tiempo de obtención de datos"

Al usar datos sintéticos en lugar de datos reales, nosotros, como organización, podemos reducir las evaluaciones de riesgos y los procesos asociados que consumen mucho tiempo. Nos permite desbloquear más conjuntos de datos adicionales. También podemos asegurarnos de que las solicitudes para acceder a los datos se puedan acelerar para que podamos reducir el "tiempo de acceso a los datos". Con esto, Erasmus MC está construyendo una base sólida para acelerar la innovación basada en datos.

Datos representativos con fines de prueba

Las pruebas y el desarrollo con datos de prueba representativos son esenciales para ofrecer soluciones tecnológicas de vanguardia. Un gemelo de datos sintético basado en los datos de producción da como resultado datos que se pueden utilizar como datos de prueba. El resultado: datos de producción, privacy by design en una solución que funciona fácil, rápido y es escalable. Además, al hacer un uso inteligente de la IA generativa en la creación de datos sintéticos, también es posible ampliar y simular conjuntos de datos. Esta puede ser una solución, por ejemplo, cuando no hay datos suficientes (escasez de datos) o cuando desea aumentar la muestra de los casos extremos.

Análisis con datos sintéticos generados por IA

La IA se aplica para modelar los datos sintéticos de tal manera que los patrones estadísticos, las relaciones y las características se conservan de tal manera que pueden incluso ser utilizado para análisis. Especialmente en la fase de desarrollo de modelos, preferiremos el uso de datos sintéticos y siempre desafiaremos a los usuarios de datos: "¿por qué usar datos reales cuando también puedes usar datos sintéticos"?

¿Cómo funciona esto en Erasmus MC?

¿Quieres usar un conjunto de datos sintético? ¿O quieres recibir más información sobre las posibilidades? Póngase en contacto con el Suite de investigación de Erasmus MC.

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