Syntho ชนะการแข่งขัน Global SAS Hackathon ในหมวด Health Care and Life Sciences

ใบรับรอง

SAS Hackathon เป็นงานพิเศษที่นำทีม 104 ทีมจาก 75 ประเทศมารวมตัวกัน เพื่อแสดงความสามารถระดับโลกอย่างแท้จริง ในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูงเช่นนี้ เราภูมิใจที่จะประกาศว่าหลังจากทำงานหนักมาหลายเดือน Syntho ก็มีชื่อเสียงขึ้นมา โดยได้รับชัยชนะอย่างถล่มทลายในหมวดการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต เหนือกว่าบริษัทที่น่าเกรงขามอื่นๆ อีก 18 แห่ง ความสำเร็จอันโดดเด่นของเราได้กำหนดตำแหน่งของเราในฐานะผู้นำในสาขาเฉพาะทางนี้

บทนำ

อนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูลมีแนวโน้มที่จะได้รับการปฏิวัติด้วยข้อมูลสังเคราะห์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคส่วนที่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้านความเป็นส่วนตัว เช่น ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ เป็นสิ่งสำคัญยิ่ง อย่างไรก็ตาม การเข้าถึงข้อมูลอันมีค่านี้มักถูกขัดขวางด้วยกระบวนการที่ยุ่งยาก รวมถึงการใช้เวลานาน เต็มไปด้วยเอกสารที่กว้างขวาง และข้อจำกัดมากมาย ด้วยตระหนักถึงศักยภาพนี้ Syntho จึงร่วมมือกัน SAS สำหรับ เอสเอเอส แฮกกาธอน เพื่อดำเนินโครงการความร่วมมือที่มุ่งปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยในสถานพยาบาล ด้วยการปลดล็อกข้อมูลที่ละเอียดอ่อนต่อความเป็นส่วนตัวผ่านข้อมูลสังเคราะห์และใช้ประโยชน์จากความสามารถในการวิเคราะห์ของ SAS Syntho มุ่งมั่นที่จะมอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าซึ่งมีศักยภาพในการกำหนดอนาคตของการดูแลสุขภาพ

ปลดล็อกข้อมูลการรักษาพยาบาลที่ละเอียดอ่อนต่อความเป็นส่วนตัวด้วยข้อมูลสังเคราะห์ เป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยโรคมะเร็งให้กับโรงพยาบาลชั้นนำ

ข้อมูลผู้ป่วยเป็นขุมทองของข้อมูลที่สามารถปฏิวัติการดูแลสุขภาพได้ แต่ธรรมชาติที่ละเอียดอ่อนต่อความเป็นส่วนตัวมักก่อให้เกิดความท้าทายอย่างมากในการเข้าถึงและใช้ประโยชน์ Syntho เข้าใจภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกนี้และพยายามเอาชนะด้วยการร่วมมือกับ SAS ในงาน SAS Hackathon วัตถุประสงค์คือเพื่อปลดล็อกข้อมูลผู้ป่วยที่อ่อนไหวต่อความเป็นส่วนตัวโดยใช้ข้อมูลสังเคราะห์ และทำให้พร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ผ่าน SAS Viya ความพยายามในการทำงานร่วมกันนี้ไม่เพียงแต่สัญญาว่าจะผลักดันการปรับปรุงด้านการดูแลสุขภาพ โดยเฉพาะในด้านการวิจัยโรคมะเร็ง ทำให้กระบวนการปลดล็อกและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ แต่ยังรับประกันการปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยอย่างเต็มที่

การผสานรวม Syntho Engine และ SAS Viya

ในงานแฮ็กกาธอน เราประสบความสำเร็จในการรวม Syntho Engine API เข้ากับ SAS Viya ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในโครงการของเรา การผสานรวมนี้ไม่เพียงแต่อำนวยความสะดวกในการรวมข้อมูลสังเคราะห์เท่านั้น แต่ยังให้สภาพแวดล้อมที่เหมาะสมในการตรวจสอบความเที่ยงตรงภายใน SAS Viya ก่อนที่จะเริ่มดำเนินการวิจัยโรคมะเร็งของเรา มีการทดสอบอย่างครอบคลุมโดยใช้ชุดข้อมูลแบบเปิดเพื่อประเมินประสิทธิผลของแนวทางแบบบูรณาการนี้ ด้วยวิธีการตรวจสอบความถูกต้องต่างๆ ที่มีอยู่ใน SAS Viya เรารับรองว่าข้อมูลสังเคราะห์แสดงระดับคุณภาพและความคล้ายคลึงกับข้อมูลจริงที่ถือว่าเปรียบเทียบได้อย่างแท้จริง โดยยืนยันถึงลักษณะที่ "ดีเหมือนจริง"

ข้อมูลสังเคราะห์ตรงกับ ความถูกต้อง จากข้อมูลจริง?

ความสัมพันธ์และความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรถูกรักษาไว้อย่างถูกต้องในข้อมูลสังเคราะห์

พื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC) ซึ่งเป็นเมตริกสำหรับการวัดประสิทธิภาพของแบบจำลองยังคงสอดคล้องกัน

นอกจากนี้ ความสำคัญของตัวแปร ซึ่งบ่งชี้ถึงพลังการทำนายของตัวแปรในแบบจำลอง ยังคงไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อเปรียบเทียบข้อมูลสังเคราะห์กับชุดข้อมูลดั้งเดิม

จากการสังเกตเหล่านี้ เราสามารถสรุปได้อย่างมั่นใจว่าข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย Syntho Engine ใน SAS Viya นั้นเทียบเท่ากับข้อมูลจริงในแง่ของคุณภาพ สิ่งนี้ตรวจสอบการใช้ข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการพัฒนาแบบจำลอง ปูทางสำหรับการวิจัยโรคมะเร็งที่มุ่งเน้นไปที่การทำนายการเสื่อมสภาพและการเสียชีวิต

ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ ด้วยข้อมูลสังเคราะห์ในด้านการวิจัยโรคมะเร็ง:

การใช้ Syntho Engine แบบผสานรวมภายใน SAS Viya ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในการวิจัยโรคมะเร็งสำหรับโรงพยาบาลที่มีชื่อเสียง การใช้ประโยชน์จากข้อมูลสังเคราะห์ทำให้ปลดล็อกข้อมูลด้านสุขภาพที่ละเอียดอ่อนต่อความเป็นส่วนตัวได้สำเร็จ ทำให้สามารถวิเคราะห์โดยมีความเสี่ยงลดลง เพิ่มความพร้อมของข้อมูล และเร่งการเข้าถึง

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การประยุกต์ใช้ข้อมูลสังเคราะห์นำไปสู่การพัฒนาแบบจำลองที่สามารถทำนายการเสื่อมสภาพและการตาย โดยได้ค่า Area Under the Curve (AUC) ที่น่าประทับใจที่ 0.74 นอกจากนี้ การรวมข้อมูลสังเคราะห์จากโรงพยาบาลหลายแห่งส่งผลให้พลังการคาดการณ์เพิ่มขึ้นอย่างน่าทึ่ง ซึ่งเห็นได้จากค่า AUC ที่เพิ่มขึ้น ผลลัพธ์เหล่านี้เน้นย้ำถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลสังเคราะห์ในการสร้างข้อมูลเชิงลึกและความก้าวหน้าด้านการดูแลสุขภาพ

ผลลัพธ์สำหรับ หนึ่ง โรงพยาบาลชั้นนำ ค่า AUC 0.74 และแบบจำลองที่สามารถทำนายการเสื่อมสภาพและการตายได้

ผลลัพธ์สำหรับ หลาย โรงพยาบาล AUC ที่ 0.78 แสดงว่าข้อมูลที่มากขึ้นส่งผลให้พลังในการทำนายของโมเดลเหล่านั้นดีขึ้น

ผลลัพธ์ ขั้นตอนในอนาคต และผลกระทบ

ในระหว่างการแข่งขันแฮ็กกาธอนนี้ ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งได้บรรลุผลสำเร็จ

1. Syntho ซึ่งเป็นเครื่องมือสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ทันสมัย ​​ได้รับการผสานรวมเข้ากับ SAS Viya อย่างราบรื่นเป็นขั้นตอนสำคัญ
2. การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จภายใน SAS Viya โดยใช้ Syntho ถือเป็นความสำเร็จครั้งสำคัญ
3. โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ความถูกต้องของข้อมูลสังเคราะห์ได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียด เนื่องจากแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลนี้แสดงคะแนนที่เทียบเคียงได้กับแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลต้นฉบับ
4. เหตุการณ์สำคัญนี้ส่งเสริมการวิจัยโรคมะเร็งโดยเปิดใช้งานการทำนายการเสื่อมสภาพและการตายโดยใช้ข้อมูลสังเคราะห์
5. น่าทึ่งมาก เมื่อรวมข้อมูลสังเคราะห์จากโรงพยาบาลหลายแห่ง การสาธิตเผยให้เห็นการเพิ่มขึ้นของพื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC)

ขณะที่เราเฉลิมฉลองชัยชนะ เรามองไปสู่อนาคตด้วยเป้าหมายที่ทะเยอทะยาน ขั้นตอนต่อไปเกี่ยวข้องกับการขยายความร่วมมือกับโรงพยาบาลต่างๆ มากขึ้น การสำรวจกรณีการใช้งานที่หลากหลาย และการขยายการประยุกต์ใช้ข้อมูลสังเคราะห์ในภาคส่วนต่างๆ ด้วยเทคนิคที่ไม่ขึ้นกับภาคส่วน เราตั้งเป้าที่จะปลดล็อกข้อมูลและตระหนักถึงข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในด้านการดูแลสุขภาพและอื่นๆ ผลกระทบของข้อมูลสังเคราะห์ในการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพเป็นเพียงจุดเริ่มต้น เนื่องจาก SAS Hackathon แสดงให้เห็นถึงความสนใจและการมีส่วนร่วมอย่างมากจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีทั่วโลก

การชนะ SAS hackathon ระดับโลกเป็นเพียงก้าวแรกสำหรับ Syntho!

ชัยชนะที่ก้าวล้ำของ Syntho ในหมวด Health Care & Life Sciences ของ SAS Hackathon ถือเป็นความสำเร็จครั้งสำคัญในการใช้ข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพ การผสานรวม Syntho Engine ภายใน SAS Viya แสดงให้เห็นถึงพลังและความแม่นยำของข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ด้วยการร่วมมือกับ SAS และปลดล็อกข้อมูลที่ละเอียดอ่อนต่อความเป็นส่วนตัว Syntho ได้แสดงศักยภาพของข้อมูลสังเคราะห์เพื่อปฏิวัติการดูแลผู้ป่วย ปรับปรุงผลการวิจัย และขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

ข้อมูลสังเคราะห์ในความคุ้มครองด้านการดูแลสุขภาพ

บันทึกข้อมูลสังเคราะห์ของคุณในรายงานการดูแลสุขภาพ!