Erasmus MC の次なる大物 – AI 生成合成データ

に エラスムスMC大手病院のXNUMXつであるSyntho'sが作成した合成データの請求が可能です。 Synthoエンジンを選択します。 スマート ヘルス テック センター (SHTC) – Erasmus MC 30月XNUMX日木曜日に公式キックオフを開催し、 ロバート・ヴィーン （リサーチスイート）と ウィム・キース・ヤンセン (シント ) は質問に答えました: '合成データとは何ですか？「、」なぜこれを行うのですか？'と 「これは Erasmus MC 内でどのように機能しますか?」.

AI生成合成データとは?

実際のデータは、実際の患者、従業員、および内部ビジネス プロセスに関する情報を取得することによって収集されます。 一方、合成データは、個人が存在しないまったく新しい架空のデータ ポイントを作成するアルゴリズムによって生成されます。

重要な違いは、人工知能を使用して、合成データで実際のデータの特性、パターン、およびプロパティを模倣および再現することです。

結果: 実際のデータと同じくらい正確な AI 生成合成データ。 そのため、実際のデータであるかのように分析に使用することもできます。

そのため、Syntho はこれを「合成データ ツイン」と呼んでいます。データは 本物そっくり、しかし、プライバシーの問題なしで使用できます。

なぜこれを行うのですか？

データのロックを解除し、「Time-to-Data」を短縮

実際のデータの代わりに合成データを使用することで、組織として、リスク評価と関連する時間のかかるプロセスを削減できます。 これにより、より多くの追加のデータセットのロックを解除できます。 また、データへのアクセス要求を高速化して、「データ取得までの時間」を短縮できるようにすることもできます。 これにより、Erasmus MC はデータ駆動型のイノベーションを加速するための強力な基盤を構築しています。

テスト目的の代表的なデータ

代表的なテスト データを使用したテストと開発は、最先端の技術ソリューションを提供するために不可欠です。 本番データに基づく合成データ ツインにより、次のように使用できるデータが得られます。 テストデータ. その結果: 生産に似たデータ、 privacy by design 簡単、高速、スケーラブルなソリューションです。 また、ジェネレーティブ AI を活用して合成データを作成することで、データセットの拡大やシミュレーションも可能です。 これは、たとえば、データが不十分な場合 (データが不足している場合) や、エッジ ケースをアップサンプリングしたい場合の解決策になる可能性があります。

AI 生成合成データによる分析

AI を適用して合成データをモデル化し、統計パターン、関係、および特性を可能な限り維持できるようにします。 分析にも使用できます. 特にモデルの開発段階では、合成データの使用を優先し、常にデータのユーザーに挑戦します。「合成データも使用できるのに、なぜ実際のデータを使用するのか」?

これは Erasmus MC でどのように機能しますか?

合成データセットを使用しますか? または、可能性についての詳細情報を受け取りたいですか? お問い合わせください Erasmus MC の研究スイート.

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