ઇરાસ્મસ MC માટે આગળની મોટી વસ્તુ - AI જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટા

ખાતે ઇરામસસ એમસી, અગ્રણી હોસ્પિટલોમાંની એક, સિન્થો દ્વારા જનરેટ કરાયેલ સિન્થેટિક ડેટાની વિનંતી કરવી શક્ય છે. સિન્થો એન્જિન. આ સ્માર્ટ હેલ્થ ટેક સેન્ટર (SHTC) - ઇરાસ્મસ MC ગયા ગુરુવારે સત્તાવાર કિક-ઓફનું આયોજન 30 માર્ચ, જેમાં રોબર્ટ વીન (સંશોધન સ્યુટ) અને વિમ કીસ જેન્સન (સિન્થો ) પ્રશ્નોના જવાબ આપ્યા: 'કૃત્રિમ ડેટા શું છે?','આપણે આ કેમ કરીએ?'અને 'ઇરેસ્મસ એમસીની અંદર આ કેવી રીતે કામ કરે છે?'.

AI જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટા શું છે?

વાસ્તવિક દર્દીઓ, કર્મચારીઓ અને આંતરિક વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ વિશેની માહિતી મેળવીને વાસ્તવિક ડેટા એકત્રિત કરવામાં આવે છે. બીજી તરફ, સિન્થેટીક ડેટા એ અલ્ગોરિધમ દ્વારા જનરેટ કરવામાં આવે છે જે સંપૂર્ણપણે નવા અને કાલ્પનિક ડેટા પોઈન્ટ બનાવે છે, જ્યાં વ્યક્તિઓ હવે અસ્તિત્વમાં નથી.

એક મહત્વપૂર્ણ તફાવત એ છે કે કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ કૃત્રિમ ડેટામાં વાસ્તવિક ડેટાની લાક્ષણિકતાઓ, પેટર્ન અને ગુણધર્મોની નકલ કરવા અને પુનઃઉત્પાદન કરવા માટે છે.

પરિણામ: AI જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટા જે વાસ્તવિક ડેટા જેટલો જ સચોટ છે. પરિણામે, તેનો ઉપયોગ એનાલિટિક્સ માટે પણ થઈ શકે છે-જો તે વાસ્તવિક ડેટા હોય.

એટલા માટે સિન્થો તેને "સિન્થેટિક ડેટા ટ્વીન" કહે છે: ડેટા છે વાસ્તવિક તરીકે-સારું, પરંતુ ગોપનીયતા પડકારો વિના ઉપયોગ કરી શકાય છે.

આપણે આ કેમ કરીએ?

ડેટા અનલૉક કરો અને "ડેટા માટેનો સમય" ઘટાડો

વાસ્તવિક ડેટાને બદલે કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને, અમે એક સંસ્થા તરીકે જોખમ મૂલ્યાંકન અને સંકળાયેલ સમય લેતી પ્રક્રિયાઓને ઘટાડી શકીએ છીએ. તે અમને વધુ અને વધારાના ડેટાસેટ્સને અનલૉક કરવાની મંજૂરી આપે છે. અમે એ પણ સુનિશ્ચિત કરી શકીએ છીએ કે ડેટા ઍક્સેસ કરવાની વિનંતીઓ ઝડપી થઈ શકે છે જેથી અમે "ડેટા-ટુ-ડેટા" ઘટાડી શકીએ. આ સાથે, Erasmus MC ડેટા આધારિત નવીનતાને વેગ આપવા માટે એક મજબૂત પાયો બનાવી રહ્યું છે.

પરીક્ષણ હેતુઓ માટે પ્રતિનિધિ ડેટા

અત્યાધુનિક ટેક સોલ્યુશન્સ આપવા માટે પ્રતિનિધિ પરીક્ષણ ડેટા સાથે પરીક્ષણ અને વિકાસ જરૂરી છે. ઉત્પાદન ડેટા પર આધારિત સિન્થેટીક ડેટા ટ્વીન ડેટામાં પરિણમે છે જેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે ટેસ્ટ ડેટા. પરિણામ: ઉત્પાદન જેવા ડેટા, privacy by design સરળ, ઝડપી અને માપી શકાય તેવા ઉકેલમાં કામ કરે છે. વધુમાં, કૃત્રિમ ડેટાના નિર્માણમાં જનરેટિવ AI નો સ્માર્ટ ઉપયોગ કરીને, ડેટાસેટ્સને મોટું અને અનુકરણ કરવું પણ શક્ય છે. આ એક ઉકેલ હોઈ શકે છે, ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે અપર્યાપ્ત ડેટા (ડેટાની અછત) હોય અથવા જ્યારે તમે ધારના કિસ્સાઓનું નમૂના લેવા માંગતા હો.

AI જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટા સાથે વિશ્લેષણ

કૃત્રિમ ડેટાને મોડેલ કરવા માટે AI એ રીતે લાગુ કરવામાં આવે છે કે આંકડાકીય પેટર્ન, સંબંધો અને લાક્ષણિકતાઓ એવી રીતે સાચવવામાં આવે છે કે તેઓ વિશ્લેષણ માટે પણ વાપરી શકાય છે. ખાસ કરીને મોડેલોના વિકાસના તબક્કામાં, અમે સિન્થેટિક ડેટાના ઉપયોગને પ્રાધાન્ય આપીશું અને ડેટાના વપરાશકર્તાઓને હંમેશા પડકાર આપીશું: "જ્યારે તમે સિન્થેટિક ડેટાનો પણ ઉપયોગ કરી શકો છો ત્યારે વાસ્તવિક ડેટાનો ઉપયોગ શા માટે કરો"?

Erasmus MC પર આ કેવી રીતે કામ કરે છે?

શું તમે સિન્થેટિક ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરવા માંગો છો? અથવા તમે શક્યતાઓ વિશે વધુ માહિતી મેળવવા માંગો છો? કૃપા કરીને સંપર્ક કરો ઇરેસ્મસ એમસીનું સંશોધન સ્યુટ.

AI જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટામાં રુચિ છે અને શું તમે શક્યતાઓમાં ઊંડા ઉતરવા માંગો છો? અમારા નિષ્ણાતોનો સંપર્ક કરો or એક ડેમો વિનંતી કરો.