Osasun-datuen potentzial osoa desblokeatzen dugu AI sortzailearekin SAS Hackathon-ean.
Osasunak larri behar du datuen gidalerroen inguruko informazioa. Osasungintza langile gutxi dagoelako, gehiegizko presioarekin bizitzak salbatzeko ahalmenarekin. Hala ere, osasun-datuak pribatutasun-datu sentikorrenak dira eta, beraz, blokeatuta daude. Pribatutasun kontuzko datu hauek:
Hau arazotsua da, hackaton honen helburuak hondatzea eta hilkortasuna aurreikustea baita ospitale nagusi baten minbiziaren ikerketaren zati gisa. Horregatik, Syntho-k eta SAS-ek ospitale honetarako elkarlanean aritzen dira, non Syntho-k datuak desblokeatzen dituen datu sintetikoekin eta SAS-ek datuen inguruko ezagutzak lortzen dituen SAS Viya-rekin, analisi-plataforma nagusiarekin.
Gure Syntho Engine-k artifizialki sortutako datu guztiz berriak sortzen ditu. Funtsezko aldea, AI aplikatzen dugu mundu errealeko datuen ezaugarriak datu sintetikoetan imitatzeko, eta analitikarako ere erabil daitekeen neurrian. Horregatik, datu biki sintetikoa deitzen diogu. Erreala bezain ona da eta estatistikoki jatorrizko datuen berdina da, baina pribatutasun arriskurik gabe.
Hackathon honetan, Syntho Engine APIa SAS Viya-n integratu dugu urrats gisa. Hemen ere balioztatu dugu datu sintetikoak SAS Viya-n benetakoak bezain onak direla. Minbiziaren ikerketarekin hasi aurretik, ikuspegi integratu hau datu-multzo ireki batekin probatu genuen eta datu sintetikoak egiazkoak diren ala ez balioztatu genuen SAS Viya-ko hainbat baliozko metodoen bidez.
Korrelazioak, aldagaien arteko erlazioak, gordetzen dira.
Kurbaren azpiko eremua, ereduaren errendimenduaren neurria, gordetzen da.
Eta aldagaiaren garrantzia ere, aldagaien aurreikuspen-ahalmena eredu baterako, mantentzen da jatorrizko datuak datu sintetikoekin alderatzen ditugunean.
Horregatik, Syntho Engine-k SAS Viya-n sortutako datu sintetikoak benetakoak bezain onak direla ondoriozta dezakegu eta eredua garatzeko datu sintetikoak erabil ditzakegula. Horregatik, minbiziaren ikerketa honekin has gaitezke hondatzea eta hilkortasuna aurreikusteko.
Hemen, Syntho Engine integratua erabili dugu SAS Viya-n urrats gisa pribatutasun sentikorrak diren datu hauek datu sintetikoekin desblokeatzeko.
Emaitza, 0.74ko AUC eta hondatzea eta hilkortasuna aurreikusteko gai den eredua.
Datu sintetikoak erabiltzearen ondorioz, osasun-laguntza hori desblokeatu ahal izan dugu arrisku gutxiago, datu gehiago eta datuetarako sarbide azkarragoko egoera batean.
Hau ez da posible ospitalean bakarrik, ospitale anitzetako datuak ere konbina daitezke. Horregatik, hurrengo urratsa hainbat ospitaletako datuak sintetizatzea izan zen. Ospitaleko datu garrantzitsu desberdinak SAS Viya-n eredurako sarrera gisa sintetizatu ziren Syntho Engine-ren bidez. Hemen, 0.78ko AUC-a konturatu ginen, datu gehiagok eredu horien iragarpen-ahalmen hobea lortzen duela frogatuz.
Hauek dira hackaton honen emaitzak:
Hurrengo urratsak hauek dira
Honela Syntho-k eta SAS-ek datuak desblokeatzen dituzte eta osasungintzan datuetan oinarritutako ikuspegiak lortzen dituzte osasun-zerbitzuak ondo hornituta daudela ziurtatzeko, bizitzak salbatzeko presio normalarekin.