הדבר הגדול הבא עבור Erasmus MC - AI שנוצר נתונים סינתטיים

ב ארסמוס MC, אחד מבתי החולים המובילים, ניתן לבקש נתונים סינתטיים שנוצרו על ידי Syntho's מנוע סינתו. ה Smart Health Tech Center (SHTC) – Erasmus MC ארגן את הפתיחה הרשמית ביום חמישי האחרון, 30 במרץ, שבו רוברט וין (סוויטת המחקר) ו ווים קיס יאנסן (סינטו ) ענה על השאלות: 'מה זה נתונים סינתטיים?','מדוע אנו עושים זאת?"ו 'איך זה עובד בתוך Erasmus MC?'.

מה זה נתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית?

נתונים אמיתיים נאספים על ידי קבלת מידע על מטופלים אמיתיים, עובדים ותהליכים עסקיים פנימיים. נתונים סינתטיים, לעומת זאת, נוצרים על ידי אלגוריתם שיוצר נקודות נתונים חדשות ופיקטיביות לחלוטין, שבהן אינדיבידואלים אינם קיימים יותר.

הבדל חשוב הוא השימוש בבינה מלאכותית כדי לחקות ולשחזר מאפיינים, דפוסים ומאפיינים של הנתונים האמיתיים בנתונים הסינתטיים.

התוצאה: נתונים סינתטיים שנוצרו על ידי AI המדויקים כמו הנתונים האמיתיים. כתוצאה מכך, ניתן אפילו להשתמש בו לניתוח כאילו היו נתונים אמיתיים.

לכן Syntho קורא לזה "תאום נתונים סינתטיים": הנתונים הם טוב-כמו-אמיתי, אך ניתן להשתמש בו ללא אתגרי הפרטיות.

מדוע אנו עושים זאת?

בטל את נעילת הנתונים והפחת את ה"זמן לנתונים"

על ידי שימוש בנתונים סינתטיים במקום בנתונים אמיתיים, אנו כארגון יכולים להפחית הערכות סיכונים ותהליכים גוזלים זמן נלוות. זה מאפשר לנו לפתוח מערכי נתונים נוספים ונוספים. אנחנו יכולים גם להבטיח שניתן להאיץ בקשות לגישה לנתונים כדי שנוכל לצמצם את ה"זמן עד לנתונים". עם זאת, Erasmus MC בונה בסיס חזק להאצת חדשנות מונעת נתונים.

נתונים מייצגים למטרות בדיקה

בדיקה ופיתוח עם נתוני בדיקה מייצגים חיוניים כדי לספק פתרונות טכנולוגיים חדישים. תאום נתונים סינתטי המבוסס על נתוני הייצור מביא לנתונים שניתן להשתמש בהם כ נתוני בדיקה. התוצאה: נתונים דמויי ייצור, privacy by design בפתרון שעובד קל, מהיר וניתן להרחבה. בנוסף, על ידי שימוש חכם ב-AI גנרטיבי ביצירת נתונים סינתטיים, ניתן גם להגדיל ולדמות מערכי נתונים. זה יכול להיות פתרון, למשל, כאשר אין מספיק נתונים (מחסור בנתונים) או כאשר רוצים לדגום מקרי קצה.

אנליטיקה עם נתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית

AI מיושם כדי לדגמן את הנתונים הסינתטיים בצורה כזו שהדפוסים הסטטיסטיים, הקשרים והמאפיינים נשמרים בצורה כזו שהם יכולים אפילו לשמש לניתוחים. במיוחד בשלב הפיתוח של מודלים, נעדיף שימוש בנתונים סינתטיים ותמיד נאתגר את משתמשי הנתונים: "למה להשתמש בנתונים אמיתיים כשאפשר להשתמש גם בנתונים סינתטיים"?

איך זה עובד ב- Erasmus MC?

האם אתה רוצה להשתמש במערך נתונים סינתטי? או רוצים לקבל מידע נוסף על האפשרויות? אנא צור קשר עם חבילת המחקר של Erasmus MC.

מתעניין בנתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית וברצונך לצלול לעומק האפשרויות? צרו קשר עם המומחים שלנו or לבקש הדגמה.