چیز بزرگ بعدی برای Erasmus MC – داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی

در اراسموس MCیکی از بیمارستان های پیشرو، امکان درخواست داده های مصنوعی تولید شده توسط Syntho's وجود دارد موتور سینتو.  مرکز فناوری سلامت هوشمند (SHTC) – Erasmus MC شروع رسمی پنج شنبه گذشته 30 مارس را سازماندهی کرد که در آن رابرت وین (مجموعه تحقیقاتی) و ویم کیس جانسن (سینتو ) به سوالات پاسخ داد:داده های مصنوعی چیست؟"،"چرا این کار را می کنیم؟'و "این چگونه در Erasmus MC کار می کند؟".

داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی چیست؟

داده های واقعی با به دست آوردن اطلاعات در مورد بیماران واقعی، کارکنان و فرآیندهای داخلی کسب و کار جمع آوری می شود. از سوی دیگر، داده های مصنوعی توسط الگوریتمی تولید می شود که نقاط داده کاملاً جدید و ساختگی را ایجاد می کند، جایی که افراد دیگر وجود ندارند.

یک تفاوت مهم، استفاده از هوش مصنوعی برای تقلید و بازتولید ویژگی‌ها، الگوها و ویژگی‌های داده‌های واقعی در داده‌های مصنوعی است.

نتیجه: داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی که به اندازه داده های واقعی دقیق است. در نتیجه، حتی می‌توان از آن برای تجزیه و تحلیل مانند داده‌های واقعی استفاده کرد.

به همین دلیل است که Syntho آن را "Synthetic Data Twin" می نامد: داده ها هستند به عنوان-به عنوان-واقعی، اما می تواند بدون چالش های حفظ حریم خصوصی استفاده شود.

چرا این کار را می کنیم؟

باز کردن قفل داده ها و کاهش "زمان تا داده"

با استفاده از داده های مصنوعی به جای داده های واقعی، ما به عنوان یک سازمان می توانیم ارزیابی ریسک و فرآیندهای زمان بر مرتبط را کاهش دهیم. این به ما امکان می دهد مجموعه داده های بیشتری و اضافی را باز کنیم. همچنین می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که درخواست‌ها برای دسترسی به داده‌ها می‌تواند تسریع شود تا بتوانیم «زمان تا داده» را کاهش دهیم. با این کار، Erasmus MC در حال ایجاد یک پایه قوی برای سرعت بخشیدن به نوآوری مبتنی بر داده است.

داده های نماینده برای اهداف آزمایشی

آزمایش و توسعه با داده های آزمایشی نماینده برای ارائه راه حل های فنی پیشرفته ضروری است. یک داده مصنوعی دوقلو بر اساس داده های تولید منجر به داده هایی می شود که می توانند به عنوان استفاده شوند داده های تست. نتیجه: داده های تولید مانند، privacy by design در راه حلی که آسان، سریع و مقیاس پذیر کار می کند. علاوه بر این، با استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعی مولد در ایجاد داده های مصنوعی، امکان بزرگنمایی و شبیه سازی مجموعه داده ها نیز وجود دارد. این می تواند یک راه حل باشد، برای مثال، زمانی که داده های کافی وجود ندارد (کمبود داده) یا زمانی که می خواهید موارد لبه را نمونه برداری کنید.

تجزیه و تحلیل با داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی

هوش مصنوعی برای مدل سازی داده های مصنوعی به گونه ای استفاده می شود که الگوهای آماری، روابط و ویژگی ها به گونه ای حفظ شوند که بتوانند حتی برای تجزیه و تحلیل استفاده شود. به خصوص در مرحله توسعه مدل‌ها، ما استفاده از داده‌های مصنوعی را ترجیح می‌دهیم و همیشه کاربران داده‌ها را به چالش می‌کشیم: «چرا از داده‌های واقعی استفاده کنیم در حالی که می‌توان از داده‌های مصنوعی نیز استفاده کرد؟»؟

این در Erasmus MC چگونه کار می کند؟

آیا می خواهید از مجموعه داده مصنوعی استفاده کنید؟ یا می خواهید اطلاعات بیشتری در مورد احتمالات دریافت کنید؟ لطفا با مجموعه تحقیقاتی Erasmus MC.

به داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی علاقه دارید و می خواهید در این احتمالات غواصی کنید؟ با کارشناسان ما تماس بگیرید or درخواست نسخه ی نمایشی.