Kitas didelis „Erasmus MC“ dalykas – dirbtinio intelekto sukurti sintetiniai duomenys

Ne "Erasmus MC", viena iš pirmaujančių ligoninių, galima prašyti sintetinių duomenų, sugeneruotų Syntho's Syntho variklis,  Išmaniųjų sveikatos technologijų centras (SHTC) – Erasmus MC praėjusį ketvirtadienį, kovo 30 d., surengė oficialų startą, kuriame Robertas Veenas (Research Suite) ir Wimas Keesas Janssenas (Syntho ) atsakė į klausimus:Kas yra sintetiniai duomenys?„,“Kodėl mes tai darome?"ir „Kaip tai veikia Erasmus MC?.

Kas yra dirbtinio intelekto sukurti sintetiniai duomenys?

Tikri duomenys renkami gaunant informaciją apie tikrus pacientus, darbuotojus ir vidinius verslo procesus. Kita vertus, sintetinius duomenis generuoja algoritmas, sukuriantis visiškai naujus ir fiktyvius duomenų taškus, kuriuose asmenų nebėra.

Svarbus skirtumas yra dirbtinio intelekto naudojimas imituojant ir atkuriant tikrų duomenų charakteristikas, modelius ir savybes sintetiniuose duomenyse.

Rezultatas: AI sukurti sintetiniai duomenys, kurie yra tokie pat tikslūs kaip ir tikrieji duomenys. Todėl jis netgi gali būti naudojamas analizei, tarsi tai būtų tikri duomenys.

Štai kodėl „Syntho“ jį vadina „sintetinių duomenų dvyniu“: duomenys yra kaip tikra, bet gali būti naudojamas be privatumo problemų.

Kodėl mes tai darome?

Atrakinkite duomenis ir sumažinkite „laiką iki duomenų“

Naudodami sintetinius duomenis, o ne tikrus duomenis, mes, kaip organizacija, galime sumažinti rizikos vertinimą ir su tuo susijusius daug laiko reikalaujančius procesus. Tai leidžia mums atrakinti daugiau ir papildomų duomenų rinkinių. Taip pat galime užtikrinti, kad užklausos gauti duomenis būtų paspartintos, kad galėtume sumažinti „laiką iki duomenų“. Taip Erasmus MC kuria tvirtą pagrindą, kad paspartintų duomenimis pagrįstų naujovių diegimą.

Reprezentatyvūs duomenys bandymo tikslais

Bandymai ir plėtra naudojant reprezentatyvius bandymų duomenis yra būtini norint pateikti naujausius technologijų sprendimus. Sintetinių duomenų dvynys, pagrįstas gamybos duomenimis, suteikia duomenis, kuriuos galima naudoti kaip bandymo duomenys. Rezultatas: gamybos duomenys, privacy by design sprendime, kuris veikia lengvai, greitai ir yra keičiamas. Be to, sumaniai naudojant generatyvųjį AI kuriant sintetinius duomenis, taip pat galima padidinti ir imituoti duomenų rinkinius. Tai gali būti sprendimas, pavyzdžiui, kai nepakanka duomenų (duomenų trūkumas) arba kai norite atnaujinti kraštinių atvejų pavyzdžius.

„Analytics“ su AI generuotais sintetiniais duomenimis

AI taikomas sintetiniams duomenims modeliuoti taip, kad statistiniai modeliai, ryšiai ir charakteristikos būtų išsaugotos taip, kad galėtų netgi gali būti naudojamas analizei. Ypač modelių kūrimo fazėje pirmenybę teiksime sintetinių duomenų naudojimui ir visada iššauksime duomenų naudotojus: „kam naudoti tikrus duomenis, kai galima naudoti ir sintetinius duomenis“?

Kaip tai veikia Erasmus MC?

Ar norite naudoti sintetinį duomenų rinkinį? O gal norite gauti daugiau informacijos apie galimybes? Prašome susisiekti su Erasmus MC tyrimų rinkinys.

Domina dirbtinio intelekto sukurti sintetiniai duomenys ir ar norite pasinerti į galimybes? Susisiekite su mūsų ekspertais or paprašyti demonstracinės versijos.