සින්තෝ සෞඛ්ය ආරක්ෂණ සහ ජීවිත විද්‍යා කාණ්ඩයේ Global SAS Hackathon ජයග්‍රහණය කරයි
SAS Hackathon එය රටවල් 104කින් කණ්ඩායම් 75ක් එකට එකතු වූ අසාමාන්‍ය සිදුවීමක් වූ අතර, එය සැබවින්ම ගෝලීය දක්ෂතා ප්‍රදර්ශනය කිරීමකි. මෙම අතිශය තරඟකාරී පරිසරය තුළ, මාස ගණනක වෙහෙස මහන්සි වී වැඩ කිරීමෙන් පසු, සෞඛ්ය සේවා සහ ජීවිත විද්‍යා අංශයෙන් විශිෂ්ට ජයග්‍රහණයක් ලබා ගනිමින් සින්තෝ ප්‍රමුඛස්ථානයට පත් වූ බව අපි ආඩම්බරයෙන් ප්‍රකාශ කරමු. අනෙකුත් බලවත් සමාගම් 18 අභිබවා යමින්, අපගේ කැපී පෙනෙන ජයග්‍රහණය මෙම විශේෂිත ක්ෂේත්රයේ ප්‍රමුඛයන් ලෙස අපගේ ස්ථාවරය තහවුරු කළේය.
හැදින්වීම
දත්ත විශ්ලේෂණවල අනාගතය කෘත්‍රිම දත්ත මගින් විප්ලවීය වෙනසක් සිදු කිරීමට සූදානම්ව ඇත, විශේෂයෙන්ම සෞඛ්ය ආරක්ෂණ දත්ත වැනි පුද්ගලිකත්වයට සංවේදී දත්ත ප්‍රමුඛ වන අංශවල. කෙසේ වෙතත්, මෙම වටිනා තොරතුරු වෙත ප්‍රවේශ වීම බොහෝ විට බාධාකාරී ක්‍රියාවලීන් මගින් බාධා ඇති කරයි, කාලය ගත කිරීම, විස්තීර්ණ ලේඛන කටයුතු සහ නොයෙකුත් සීමාවන් ඇතුළත් වේ. මෙම විභවය හඳුනාගෙන සින්තෝ සමඟ එකතු විය SAS සඳහා SAS Hackathon සෞඛ්ය සේවා ආයතනවල රෝගී සත්කාර වැඩිදියුණු කිරීම අරමුණු කරගත් සහයෝගිතා ව්‍යාපෘතියක් ක්‍රියාත්මක කිරීමට. කෘත්‍රිම දත්ත හරහා රහස්‍යතා-සංවේදී දත්ත අගුළු ඇරීමෙන් සහ SAS විශ්ලේෂණ හැකියාවන් උත්තේජනය කිරීමෙන්, සෞඛ්ය සේවයේ අනාගතය හැඩගස්වා ගැනීමට හැකියාව ඇති වටිනා තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් සැපයීමට Syntho උත්සාහ කරයි.
කෘත්‍රිම දත්ත සමඟ රහස්‍යතා-සංවේදී සෞඛ්ය ආරක්ෂණ දත්ත අගුළු හැරීම ප්‍රමුඛ පෙළේ රෝහලක් සඳහා පිළිකා පර්යේෂණවල කොටසක් ලෙස
රෝගීන්ගේ දත්ත යනු සෞඛ්ය සේවාවේ විප්ලවීය වෙනසක් ඇති කළ හැකි තොරතුරු වල රන් ආකරයකි, නමුත් එහි රහස්‍යතා සංවේදී ස්වභාවය බොහෝ විට එයට ප්‍රවේශ වීම සහ භාවිතා කිරීමේදී සැලකිය යුතු අභියෝග මතු කරයි. සින්තෝ මෙම උභතෝකෝටිකය අවබෝධ කරගත් අතර SAS Hackathon අතරතුර SAS සමඟ සහයෝගයෙන් එය ජය ගැනීමට උත්සාහ කළේය. අරමුණ වූයේ කෘත්‍රිම දත්ත භාවිතයෙන් රහස්‍යතා සංවේදී රෝගීන්ගේ දත්ත අගුළු හැරීම සහ SAS Viya හරහා විශ්ලේෂණ සඳහා පහසුවෙන් ලබා ගත හැකි වීමයි. මෙම සහයෝගී ප්‍රයත්නය සෞඛ්ය සේවයේ, විශේෂයෙන් පිළිකා පර්යේෂණ ක්ෂේත්රයේ වැඩිදියුණු කිරීම් සඳහා පොරොන්දු වෙනවා පමණක් නොව, දත්ත අගුළු ඇරීමේ සහ විශ්ලේෂණය කිරීමේ ක්‍රියාවලිය බාධාවකින් තොරව සහ කාර්යක්ෂම කරයි, නමුත් රෝගියාගේ පෞද්ගලිකත්වයේ උපරිම ආරක්ෂාව සහතික කරයි.
සින්තෝ එන්ජිම සහ SAS වියා ඒකාබද්ධ කිරීම
Hackathon තුළ, අපි අපගේ ව්‍යාපෘතියේ තීරණාත්මක පියවරක් ලෙස SAS Viya වෙත Syntho Engine API සාර්ථකව ඇතුළත් කළෙමු. මෙම ඒකාබද්ධ කිරීම කෘත්‍රිම දත්ත ඇතුළත් කිරීමට පහසුකම් සැලසුවා පමණක් නොව SAS Viya තුළ එහි විශ්වාසවන්තභාවය තහවුරු කිරීමට කදිම පරිසරයක් ද සපයා ඇත. අපගේ පිළිකා පර්යේෂණ ආරම්භ කිරීමට පෙර, මෙම ඒකාබද්ධ ප්‍රවේශයේ සඵලතාවය තක්සේරු කිරීම සඳහා විවෘත දත්ත කට්ටලයක් භාවිතයෙන් පුළුල් පරීක්ෂණ සිදු කරන ලදී. SAS Viya හි ඇති විවිධ වලංගුකරණ ක්‍රම හරහා, කෘතිම දත්ත එහි "හොඳ-සැබෑ" ස්වභාවය තහවුරු කරමින් එය සැබවින්ම සැසඳිය හැකි යැයි සලකන සැබෑ දත්තවලට ගුණාත්මක මට්ටමක් සහ සමානකමක් පෙන්නුම් කරන බව අපි සහතික කළෙමු.
කෘත්‍රිම දත්ත සමග ගැලපේ නිරවද්යතාව සැබෑ දත්ත වලින්?
විචල්‍යයන් අතර සහසම්බන්ධතා සහ සම්බන්ධතා කෘත්‍රිම දත්තවල නිවැරදිව සංරක්ෂණය කර ඇත.
වක්‍රය යට ප්‍රදේශය (AUC), ආදර්ශ කාර්ය සාධනය මැනීමේ මෙට්‍රික් එක ස්ථාවරව පැවතුනි.
තවද, ආකෘතියක විචල්‍යවල පුරෝකථන බලය පෙන්නුම් කරන විචල්‍ය වැදගත්කම, කෘතිම දත්ත මුල් දත්ත කට්ටලයට සංසන්දනය කිරීමේදී නොවෙනස්ව පැවතුනි.
මෙම නිරීක්ෂණ මත පදනම්ව, SAS Viya හි Syntho Engine මගින් ජනනය කරන ලද කෘත්‍රිම දත්ත සැබවින්ම ගුණාත්මක භාවයෙන් සැබෑ දත්ත සමඟ සමපාත වන බව අපට විශ්වාසයෙන් යුතුව නිගමනය කළ හැක. මෙය ආකෘති සංවර්ධනය සඳහා කෘතිම දත්ත භාවිතා කිරීම වලංගු කරයි, පිරිහීම සහ මරණ අනුමාන කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන පිළිකා පර්යේෂණ සඳහා මග පාදයි.
ඵලදායී ප්රතිඵල පිළිකා පර්යේෂණ ක්ෂේත්රයේ කෘතිම දත්ත සමඟ:
SAS Viya තුළ ඒකාබද්ධ සින්තෝ එන්ජිම භාවිතා කිරීම ප්‍රමුඛ රෝහලක් සඳහා පිළිකා පර්යේෂණ සඳහා බලපෑම් සහගත ප්රතිඵල ලබා දී ඇත. කෘත්‍රිම දත්ත උපයෝගී කර ගැනීමෙන්, පුද්ගලිකත්වයට සංවේදී සෞඛ්ය ආරක්ෂණ තොරතුරු සාර්ථකව අගුලු හරින ලද අතර, අඩු අවදානමක් සහිත විශ්ලේෂණයක් සක්‍රීය කිරීම, දත්ත ලබා ගැනීමේ හැකියාව වැඩි කිරීම සහ ප්‍රවේශය වේගවත් කිරීම.
0.74 ක වක්‍රය යට (AUC) ආකර්ශනීය ප්‍රදේශයක් සාක්ෂාත් කර ගනිමින්, කෘත්‍රිම දත්ත යෙදීම මගින් පිරිහීම සහ මරණ අනුමාන කළ හැකි ආකෘතියක් වර්ධනය කිරීමට හේතු විය. මීට අමතරව, වැඩි වූ AUC මගින් පෙන්නුම් කරන පරිදි, බහුවිධ රෝහල්වල කෘතිම දත්තවල සංකලනය අනාවැකි බලයේ කැපී පෙනෙන තල්ලුවක් ඇති කළේය. මෙම ප්රතිඵල මගින් සෞඛ්ය සේවා ක්ෂේත්‍රය තුළ දත්ත මත පදනම් වූ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සහ ප්‍රගතිය උත්පාදනය කිරීමේදී කෘතිම දත්තවල පරිවර්තනීය විභවය අවධාරනය කරයි.
සඳහා ප්රතිඵලය එක් ප්‍රමුඛ රෝහල, AUC 0.74 සහ පිරිහීම සහ මරණ අනුමාන කළ හැකි ආකෘතියක්
සඳහා ප්රතිඵලය බහු රෝහල්, AUC 0.78, වැඩි දත්ත ප්‍රතිඵලයක් ලෙස එම ආකෘතිවල වඩා හොඳ පුරෝකථන බලයක් ඇති බව පෙන්වයි.
ප්රතිඵල, අනාගත පියවර සහ ඇඟවුම්
මෙම hackathon තුළදී කැපී පෙනෙන ප්රතිඵල අත්කර ගන්නා ලදී.
1. අති නවීන කෘතිම දත්ත උත්පාදන මෙවලමක් වන සින්තෝ, තීරණාත්මක පියවරක් ලෙස SAS Viya වෙත බාධාවකින් තොරව ඒකාබද්ධ කරන ලදී.
2. SAS Viya තුළ Syntho භාවිතයෙන් කෘත්‍රිම දත්ත සාර්ථක ලෙස ජනනය කිරීම සැලකිය යුතු ජයග්‍රහණයක් විය.
3. සැලකිය යුතු කරුණක් නම්, මෙම දත්ත මත පුහුණු කරන ලද ආකෘති මුල් දත්ත මත පුහුණු කරන ලද ඒවාට සැසඳිය හැකි ලකුණු ප්‍රදර්ශනය කළ බැවින්, කෘත්‍රිම දත්තවල නිරවද්‍යතාවය තරයේ තහවුරු කර ඇත.
4. මෙම සන්ධිස්ථානය කෘත්‍රිම දත්ත භාවිතයෙන් පිරිහීම සහ මරණ අනුමාන කිරීම මගින් පිළිකා පර්යේෂණ තවදුරටත් ඉදිරියට ගෙන ගියේය.
5. කැපී පෙනෙන ලෙස, බහු රෝහල්වල කෘතිම දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්, වක්‍රය (AUC) යටතේ ඇති ප්‍රදේශයේ වැඩි වීමක් පෙන්නුම් කරන ලදී.
අපි අපගේ ජයග්‍රහණය සමරන විට, අභිලාෂකාමී අරමුණු සමඟ අපි අනාගතය දෙස බලමු. මීළඟ පියවරවලට තවත් රෝහල් සමඟ සහයෝගීතාව පුළුල් කිරීම, විවිධ භාවිත අවස්ථා ගවේෂණය කිරීම සහ විවිධ අංශ හරහා කෘතිම දත්ත යෙදීම පුළුල් කිරීම ඇතුළත් වේ. අංශ-අඥෙයවාදී ශිල්පීය ක්‍රම සමඟින්, අපි දත්ත අගුළු ඇරීමට සහ සෞඛ්ය සේවා සහ ඉන් ඔබ්බට දත්ත මත පදනම් වූ අවබෝධය සාක්ෂාත් කර ගැනීම අරමුණු කරමු. SAS Hackathon ලොව පුරා දත්ත විද්‍යාඥයින් සහ තාක්‍ෂණ ලෝලීන්ගේ ඉමහත් උනන්දුව සහ සහභාගීත්වය පෙන්නුම් කළ බැවින් සෞඛ්ය ආරක්ෂණ විශ්ලේෂණවල කෘතිම දත්තවල බලපෑම ආරම්භය පමණි.
ගෝලීය SAS hackathon ජයග්‍රහණය කිරීම Syntho සඳහා වන පළමු පියවරයි!
SAS Hackathon's Health Care & Life Sciences කාණ්ඩයේ Syntho හි පෙරළිකාර ජයග්‍රහණය සෞඛ්ය ආරක්ෂණ විශ්ලේෂණ සඳහා කෘතිම දත්ත භාවිතයේ වැදගත් සන්ධිස්ථානයක් සනිටුහන් කරයි. SAS Viya තුළ Syntho එන්ජිම ඒකාබද්ධ කිරීම අනාවැකි ආකෘතිකරණය සහ විශ්ලේෂණය සඳහා කෘතිම දත්තවල බලය සහ නිරවද්‍යතාවය පෙන්නුම් කරයි. SAS සමඟ සහයෝගීතාවයෙන් සහ රහස්‍යතා-සංවේදී දත්ත අගුළු හැරීමෙන්, Syntho විසින් රෝගී සත්කාරක විප්ලවීය වෙනසක් කිරීමට, පර්යේෂණ ප්රතිඵල වැඩිදියුණු කිරීමට සහ සෞඛ්ය ක්ෂේත්රයේ දත්ත මත පදනම් වූ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය මෙහෙයවීමට කෘතිම දත්තවල විභවය පෙන්නුම් කර ඇත.
සෞඛ්ය සේවා වාර්තාවේ ඔබේ කෘතිම දත්ත සුරකින්න!
- සෞඛ්ය සේවා අංශයේ කෘතිම දත්තවල කාර්යභාරය ගවේෂණය කරන්න
- කෘතිම දත්ත යනු කුමක්ද සහ සෞඛ්ය සේවා සංවිධාන එය භාවිතා කරන්නේ ඇයි?
- සෞඛ්ය සේවයේ අගය එකතු කිරීමේ යොමු භාවිත අවස්ථා (ඖෂධ, රෝහල්, සෞඛ්ය තාක්‍ෂණය, ආදිය)
