Erasmus MC의 차세대 혁신 – AI 생성 합성 데이터

에서 에라스무스 엠씨, 선도 병원 중 하나인 Syntho's에서 생성한 합성 데이터를 요청할 수 있습니다. 신토 엔진. 그만큼 스마트헬스테크센터(SHTC) – Erasmus MC 지난 30월 XNUMX일 목요일 공식 킥오프를 조직했습니다. 로버트 빈 (연구실) 및 빔 키스 얀센 (신토 ) 질문에 답변: '합성 데이터란 무엇입니까?','우리는 왜 이것을합니까?'및 '이것은 Erasmus MC 내에서 어떻게 작동합니까?'.

AI 생성 합성 데이터란 무엇입니까?

실제 환자, 직원 및 내부 비즈니스 프로세스에 대한 정보를 얻어 실제 데이터를 수집합니다. 반면에 합성 데이터는 개인이 더 이상 존재하지 않는 완전히 새롭고 가상의 데이터 포인트를 생성하는 알고리즘에 의해 생성됩니다.

중요한 차이점은 합성 데이터에서 실제 데이터의 특성, 패턴 및 속성을 모방하고 재생산하기 위해 인공 지능을 사용한다는 것입니다.

결과: 실제 데이터만큼 정확한 AI 생성 합성 데이터. 결과적으로 실제 데이터인 것처럼 분석에 사용할 수도 있습니다.

그렇기 때문에 Syntho는 이를 "Synthetic Data Twin"이라고 부릅니다. 진짜처럼 좋은, 그러나 개인 정보 문제 없이 사용할 수 있습니다.

우리는 왜 이것을합니까?

데이터의 잠금을 해제하고 "Time-to-Data" 단축

실제 데이터 대신 합성 데이터를 사용함으로써 우리 조직은 위험 평가 및 관련 시간 소모적 프로세스를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 추가 데이터 세트를 잠금 해제할 수 있습니다. 또한 데이터 액세스 요청을 가속화하여 "데이터 생성 시간"을 단축할 수 있습니다. 이를 통해 Erasmus MC는 데이터 기반 혁신을 가속화하기 위한 강력한 기반을 구축하고 있습니다.

테스트 목적의 대표 데이터

대표적인 테스트 데이터를 사용한 테스트 및 개발은 최첨단 기술 솔루션을 제공하는 데 필수적입니다. 프로덕션 데이터를 기반으로 하는 합성 데이터 트윈은 다음과 같이 사용할 수 있는 데이터를 생성합니다. 테스트 데이터. 결과: 생산과 유사한 데이터, privacy by design 쉽고 빠르게 작동하며 확장 가능한 솔루션입니다. 또한 합성 데이터 생성에 생성 AI를 스마트하게 활용함으로써 데이터 세트를 확대하고 시뮬레이션하는 것도 가능합니다. 예를 들어 데이터가 충분하지 않거나(데이터 희소성) 엣지 케이스를 업샘플링하려는 경우 솔루션이 될 수 있습니다.

AI 생성 합성 데이터를 사용한 분석

AI는 통계적 패턴, 관계 및 특성이 보존되는 방식으로 합성 데이터를 모델링하는 데 적용됩니다. 분석에도 사용. 특히 모델 개발 단계에서 우리는 합성 데이터 사용을 선호하고 항상 데이터 사용자에게 "합성 데이터도 사용할 수 있는데 왜 실제 데이터를 사용합니까?"라고 도전합니다.

Erasmus MC에서는 어떻게 작동합니까?

합성 데이터 세트를 사용하시겠습니까? 아니면 가능성에 대한 더 많은 정보를 받고 싶습니까? 연락주세요 Erasmus MC의 연구실.

AI 생성 합성 데이터에 관심이 있고 가능성에 대해 자세히 알아보고 싶습니까? 전문가에게 문의하십시오. or 데모 신청.