의료 분야의 합성 데이터
의료 분야에서 합성 데이터의 가치 탐색
의료 기관과 데이터의 역할
의료 기관의 데이터 사용은 증거 기반 의료 결정, 개인화된 치료 및 의료 연구를 가능하게 하여 궁극적으로 환자 결과 향상, 운영 효율성 향상, 의료 지식 및 기술 발전으로 이어지기 때문에 중요합니다. 합성 데이터는 개인 정보 보호 대안을 제공함으로써 의료 기관에 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 현실적이고 민감하지 않은 데이터 세트를 생성할 수 있으므로 연구자, 임상의 및 데이터 과학자가 환자 개인 정보를 손상시키지 않고 알고리즘을 혁신하고 검증하며 분석을 수행할 수 있습니다.
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건강 관리 산업
병원
- 환자 치료 개선
- 데이터 액세스에 필요한 시간 단축
- 전자 건강 기록 시스템(EHR , MHR)에서 개인 건강 정보(PHI) 보호
- 데이터 활용 및 예측 분석 기능 향상
- 소프트웨어 개발 및 테스트를 위한 현실적인 데이터 부족 해결
제약 및 생명 과학
- 의료 시스템, 지불자 및 관련 기관과 데이터를 공유하고 효율적으로 협력하여 더 큰 문제를 더 빠르게 해결
- 데이터 사일로 극복
- 이 새로운 질병에 대한 의약품의 영향(효능)을 이해하기 위한 연구 및 임상 시험 수행
- 적은 노력으로 한 달 이내에 전체 분석 완료
학술 연구
- 데이터에 더 빠르고 쉽게 액세스할 수 있는 기능을 제공하여 데이터 기반 연구의 속도를 높입니다.
- 가설 평가를 위한 더 많은 데이터에 대한 액세스
- 정밀 의료 지원을 위한 데이터 생성 및 공유 솔루션
- 원본 데이터 액세스를 위해 제출하기 전에 프로젝트 타당성 확인
2027년까지 예상되는 AI 헬스케어 시장 가치
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소비자는 환자 데이터에 대한 충분한 액세스 권한이 없습니다.
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특히 건강 기록을 대상으로 하는 절도 사례 식별
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의료 IT는 2024년까지 자동화 및 의사 결정에 AI를 사용할 것입니다.
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사례 연구
의료 기관이 합성 데이터를 고려하는 이유는 무엇입니까?
- 개인 정보에 민감한 데이터. 건강 데이터는 (프라이버시) 규제가 더 엄격한 가장 개인 정보에 민감한 데이터입니다.
- 데이터 혁신 촉구. 데이터는 건강 분야의 인력이 부족하고 생명을 구할 수 있는 잠재력으로 인해 과도한 압력을 받고 있기 때문에 건강 혁신을 위한 핵심 리소스입니다.
- 데이터 품질. 익명화 기술은 데이터 품질을 파괴하는 반면 데이터 정확성은 건강에 중요합니다(예: 학술 연구 및 임상 시험).
- 데이터 교환. 의료 기관, 의료 시스템, 의약품 개발자 및 연구원 간의 협업 데이터 교환의 결과로 데이터의 잠재력은 엄청납니다.
- 비용을 줄이다. 의료 기관은 비용 절감에 대한 극심한 압박을 받고 있습니다. 이는 데이터가 필요한 분석을 통해 실현될 수 있습니다.
왜 신토인가?
Syntho의 플랫폼은 의료 기관을 먼저 배치합니다.
시계열 및 이벤트 데이터
Syntho는 일반적으로 건강 데이터에서 발생하는 시계열 데이터 및 이벤트 데이터(종종 종적 데이터라고도 함)를 지원합니다.
의료 데이터 유형
Syntho는 EHR, MHR, 설문 조사, 임상 시험, 청구, 환자 등록 등의 다양한 데이터 유형을 지원하고 경험이 있습니다.
제품 로드맵 정렬
Syntho의 로드맵은 미국과 유럽의 전략적 주요 의료 조직과 일치합니다.
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글로벌 SAS 해커톤의 자랑스러운 우승자
Syntho는 Global SAS Hackathon in Healthcare & Life Science의 우승자입니다.
우리는 Syntho가 주요 병원을 위한 암 연구의 일환으로 합성 데이터로 개인 정보에 민감한 의료 데이터를 잠금 해제하기 위해 수개월 간의 노력 끝에 의료 및 생명 과학 부문에서 수상했음을 발표하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.
