مطالعه موردی
تولید داده مصنوعی برای به اشتراک گذاری داده با Lifelines
درباره مشتری
Lifelines، یک مطالعه کوهورت چند نسلی از سال 2006 با بیش از 167,000 شرکت کننده برای جمع آوری داده ها و نمونه های زیستی مرتبط انجام می دهد. این داده ها مربوط به سبک زندگی، سلامتی، شخصیت، BMI، فشار خون، توانایی های شناختی و موارد دیگر است. Lifelines این داده های ارزشمند را ارائه می دهد و آن را به منبعی ضروری برای محققان ملی و بین المللی، سازمان ها، سیاست گذاران و سایر ذینفعان تبدیل می کند که معمولاً بر پیشگیری، پیش بینی، تشخیص و درمان بیماری ها تمرکز می کنند.
موقعیت
از آنجایی که یک بانک زیستی مأموریتی برای دسترسی بیشتر به داده های خود برای محققان، سازمان ها، سیاست گذاران و سایر ذینفعان دارد، داشتن راه حل های استراتژیک برای محافظت از حریم خصوصی شرکت کنندگان آن ضروری است. از این رو، Lifelines با Syntho شریک می شود تا داده ها را ترکیب کند، در نتیجه دسترسی آن را افزایش می دهد و حریم خصوصی شرکت کنندگان را حفظ می کند. به عنوان جایگزینی برای استفاده از داده های واقعی، همه اکنون این امکان را دارند که با داده های مصنوعی کار کنند. از هر کسی که به داده ها علاقه مند است، تشویق می شود که برای اطلاعات بیشتر و پشتیبانی تماس بگیرند.
راه حل
در مورد اتخاذ راه حل های جدید، Lifelines می خواست داده های مصنوعی و Syntho را در عمل از طریق یک مطالعه ارزیابی اولیه ارزیابی کند. در اینجا، داده های مصنوعی Syntho را در مورد دقت، حریم خصوصی و سهولت استفاده در مقایسه با راه حل های منبع باز و راه حل های تجاری تأیید کرد. در اینجا، همانطور که برای مجموعه، موقعیت جغرافیایی و داده های طولی بسیار مهم است. به‌عنوان پیش‌نمایش مخفیانه، می‌توانیم توزیع کدهای پستی شرکت‌کنندگان را برای داده‌های واقعی، داده‌های مصنوعی و یک نمودار مقایسه بین داده‌های واقعی و داده‌های مصنوعی ببینیم. از آنجایی که نمودارها از نزدیک همپوشانی دارند، توسط Lifelines به این نتیجه رسید که وفاداری و دقت حفظ می شود. از آنجایی که این تنها یک عنصر به عنوان بخشی از این ارزیابی است، نتایج دیگر در صورت درخواست در دسترس هستند.
محققان، سازمان‌ها، سیاست‌گذاران و سایر ذینفعان اکنون فرصت دریافت مجموعه داده‌های مصنوعی را دارند
این ارزیابی موفقیت‌آمیز از داده‌های مصنوعی تولید شده توسط Syntho، گام مهمی به جلو برای Lifelines در استفاده از راه‌حل‌های جدید برای دسترسی بیشتر به داده‌های خود و حفظ حریم خصوصی شرکت‌کنندگان است. از این رو، Lifelines اکنون از داده های مصنوعی برای ایجاد مجموعه داده های مصنوعی استفاده می کند که ویژگی های آماری داده های واقعی را بدون به خطر انداختن حریم خصوصی شرکت کنندگان منعکس می کند. در نتیجه، محققان، سازمان‌ها، سیاست‌گذاران و سایر ذینفعانی که به این داده‌ها علاقه دارند، اکنون این فرصت را دارند که مجموعه داده‌های مصنوعی سفارشی‌شده را که با همکاری Syntho تولید شده‌اند، دریافت کنند. با پذیرش داده های مصنوعی، Lifelines دسترسی به داده ها را افزایش می دهد و تحقیقات را سرعت می بخشد در حالی که بالاترین سطح حفاظت از حریم خصوصی را برای شرکت کنندگان خود حفظ می کند. این نشان دهنده تعهد آنها به پیشرفت علمی و حفظ حریم خصوصی است.
مزایا
دسترسی سریعتر به داده ها
داده‌های مصنوعی با به حداقل رساندن مدارک و رویه‌های مطابقت، دسترسی سریع‌تری به داده‌ها را امکان‌پذیر می‌سازد. این به کاربران داده‌ها امکان تجزیه و تحلیل سریعتر، آزمایش سریعتر فرضیه‌ها و نتایج زودتر را بدون تأخیر ناشی از رویه‌های انطباق می‌دهد.
حفظ حریم خصوصی شرکت کنندگان
با ترکیب داده های مصنوعی، اطلاعات شرکت کنندگان ایمن باقی می ماند و از جزئیات حساس آنها به طور موثر محافظت می شود. تکنیک‌های افزایش حریم خصوصی، مانند داده‌های مصنوعی، اعتماد شرکت‌کنندگان به محافظت از داده‌هایشان را بهبود می‌بخشد و مشارکت فعال آنها را در پروژه‌های تحقیقاتی تشویق می‌کند. این اعتماد به این بانک زیستی را به عنوان یک منبع قابل اعتماد و قابل اعتماد تقویت می کند و مشارکت مشارکت کنندگان را تسریع می بخشد.
افزایش دسترسی به داده ها
داده های ترکیبی فرصت های جدیدی را برای به اشتراک گذاری اطلاعات با سازمان هایی که ممکن است برای دسترسی به داده های واقعی ترجیح داده نشوند یا ممکن است به حداقل داده ها دسترسی داشته باشند، باز می کند. این رویکرد امکان افزایش دسترسی به داده ها را فراهم می کند و در عین حال خطرات مرتبط با اشتراک گذاری داده های واقعی را کاهش می دهد.
پیش نمایش داده ها قبل از خرید با کاتالوگ دادهue
با تجاری سازی داده ها، خریداران بالقوه اغلب ترجیح می دهند پیش نمایش داده ها را قبل از خرید در چیزی مانند محیط جعبه شنی مشاهده کنند. با این حال، استفاده از داده‌های واقعی برای پیش‌نمایش به دلیل الزامات مربوط به مدارک مطابقت و خطر کاهش ارزش داده‌ها در صورت مبادله از قبل، مشکل ساز می‌شود. می‌توان با استفاده از فهرست داده‌های مصنوعی، بر این چالش‌ها غلبه کرد، که به خریداران احتمالی اجازه می‌دهد به راحتی داده‌ها را پیش‌نمایش کنند و در نتیجه فرآیند تجاری‌سازی را افزایش دهند.
سازمان: خطوط زندگی
محل: هلند
صنعت: مراقبت های بهداشتی
اندازه: 100+ کارمند
از موارد استفاده کنید: تجزیه و تحلیل ترافیک
داده های هدف: داده های تاریخی مراقبت های بهداشتی
وب سایت: در صورت درخواست
داده های مصنوعی خود را در گزارش مراقبت های بهداشتی ذخیره کنید!
- نقش داده های مصنوعی در بخش مراقبت های بهداشتی را بررسی کنید
- داده های مصنوعی چیست و چرا سازمان های مراقبت های بهداشتی از آن استفاده می کنند؟
- موارد استفاده مرجع ارزش افزوده در مراقبت های بهداشتی (مانند داروسازی، بیمارستان ها، فناوری سلامت و غیره)
