کیس سٹڈی
لائف لائنز کے ساتھ ڈیٹا شیئرنگ کے لیے مصنوعی ڈیٹا جنریشن
مؤکل کے بارے میں
لائف لائنز، 2006 سے 167,000 سے زیادہ شرکاء کے ساتھ ملٹی جنریشنل کوہورٹ اسٹڈی کا انعقاد کرتی ہے تاکہ متعلقہ ڈیٹا اور بائیو سیمپلز کو اکٹھا کیا جا سکے۔ یہ ڈیٹا طرز زندگی، صحت، شخصیت، BMI، بلڈ پریشر، علمی صلاحیتوں اور بہت کچھ سے متعلق ہے۔ لائف لائنز یہ قیمتی ڈیٹا پیش کرتی ہے، جو اسے قومی اور بین الاقوامی محققین، تنظیموں، پالیسی سازوں، اور دیگر اسٹیک ہولڈرز کے لیے ایک لازمی وسیلہ بناتی ہے جو عام طور پر بیماریوں کی روک تھام، پیشین گوئی، تشخیص اور علاج پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔
صورت حال
جیسا کہ ایک بائیو بینک اپنے ڈیٹا کو محققین، تنظیموں، پالیسی سازوں اور دیگر اسٹیک ہولڈرز کے لیے مزید قابل رسائی بنانے کے مشن پر ہے، اس لیے اس کے شرکاء کی رازداری کے تحفظ کے لیے اسٹریٹجک حل کا ہونا ضروری ہے۔ لہٰذا، لائف لائنز ڈیٹا کو سنتھیسائز کرنے کے لیے Syntho کے ساتھ شراکت کرتی ہے، اس طرح اس کی رسائی کو بڑھاتی ہے اور شرکاء کی رازداری کو محفوظ رکھتی ہے۔ حقیقی ڈیٹا استعمال کرنے کے متبادل کے طور پر، اب ہر کسی کے پاس مصنوعی ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کا امکان ہے۔ ڈیٹا میں دلچسپی رکھنے والے کسی کو بھی مزید معلومات اور مدد کے لیے رابطہ کرنے کی ترغیب دی جاتی ہے۔
حل
جہاں تک نئے حل اپنانے کا تعلق ہے، لائف لائنز ابتدائی تشخیصی مطالعہ کے ذریعے عملی طور پر مصنوعی ڈیٹا اور سنتھو کا جائزہ لینا چاہتی تھی۔ یہاں، اس نے اوپن سورس سلوشنز اور کمرشل سلوشنز کے مقابلے میں درستگی، رازداری اور استعمال میں آسانی پر سنتھو سے مصنوعی ڈیٹا کی منظوری دی۔ یہاں، سیٹ کے طور پر، جغرافیائی محل وقوع اور طول بلد ڈیٹا اہم ہیں۔ ایک چپکے سے پیش نظارہ کے طور پر، ہم حقیقی ڈیٹا، مصنوعی ڈیٹا، اور حقیقی ڈیٹا اور مصنوعی ڈیٹا کے درمیان موازنہ گراف کے لیے شرکاء کے پوسٹل کوڈز کی تقسیم دیکھ سکتے ہیں۔ جیسا کہ گراف قریب سے اوورلیپ ہوتے ہیں، لائف لائنز کے ذریعہ یہ نتیجہ اخذ کیا گیا کہ وفاداری اور درستگی محفوظ ہے۔ چونکہ اس تشخیص کے حصے کے طور پر یہ صرف ایک عنصر ہے، دیگر نتائج درخواست پر دستیاب ہیں۔
محققین، تنظیموں، پالیسی سازوں، اور دیگر اسٹیک ہولڈرز کے پاس اب مصنوعی ڈیٹاسیٹس حاصل کرنے کا موقع ہے
Syntho کی طرف سے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کی یہ کامیاب تشخیص لائف لائنز کے لیے نئے حلوں کا فائدہ اٹھانے میں ایک اہم قدم کی نشاندہی کرتی ہے تاکہ شرکاء کی رازداری کو برقرار رکھتے ہوئے ان کے ڈیٹا کو مزید قابل رسائی بنایا جا سکے۔ لہٰذا، لائف لائنز مصنوعی ڈیٹا سیٹس بنانے کے لیے اب مصنوعی ڈیٹا کا استعمال کرتی ہے جو شریک کی رازداری سے سمجھوتہ کیے بغیر حقیقی ڈیٹا کی شماریاتی خصوصیات کی عکاسی کرتی ہے۔ اس کے نتیجے میں، محققین، تنظیموں، پالیسی سازوں، اور دیگر اسٹیک ہولڈرز جو اس ڈیٹا میں دلچسپی رکھتے ہیں، اب سنتھو کے تعاون سے تیار کردہ حسب ضرورت مصنوعی ڈیٹاسیٹس حاصل کرنے کا موقع رکھتے ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا کو اپنانے سے، لائف لائنز ڈیٹا تک رسائی کو بڑھاتی ہے اور اپنے شرکاء کے لیے رازداری کے تحفظ کی اعلیٰ ترین سطح کو برقرار رکھتے ہوئے تحقیق کو تیز کرتی ہے۔ یہ سائنسی ترقی اور رازداری کے تحفظ دونوں کے لیے ان کے عزم کو واضح کرتا ہے۔
فوائد
ڈیٹا تک تیز تر رسائی
مصنوعی ڈیٹا تعمیل کاغذی کارروائی اور طریقہ کار کو کم سے کم کرکے ڈیٹا تک تیز تر رسائی کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ڈیٹا استعمال کرنے والوں کو تعمیل کے طریقہ کار کی وجہ سے تاخیر کے بغیر، تیز تر تجزیہ، تیز مفروضے کی جانچ، اور پہلے کے نتائج کے قابل بناتا ہے۔
شرکاء کی رازداری کو محفوظ رکھیں
مصنوعی ڈیٹا کو شامل کرنے سے، شرکاء کی معلومات محفوظ رہتی ہیں، ان کی حساس تفصیلات کو مؤثر طریقے سے محفوظ رکھتی ہیں۔ رازداری کو بڑھانے والی تکنیکیں، جیسے مصنوعی ڈیٹا، شرکاء کے اعتماد کو بہتر بناتی ہیں کہ ان کا ڈیٹا محفوظ ہے، تحقیقی منصوبوں میں ان کی فعال شرکت کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔ یہ ایک قابل اعتماد اور قابل اعتماد وسیلہ کے طور پر اس بائیو بینک پر اعتماد کو فروغ دیتا ہے، جس سے شرکاء کی مصروفیت میں مزید تیزی آتی ہے۔
ڈیٹا تک رسائی میں اضافہ
مصنوعی ڈیٹا ان تنظیموں کے ساتھ معلومات کا اشتراک کرنے کے نئے امکانات کھولتا ہے جو حقیقی ڈیٹا تک رسائی کو ترجیح نہیں دے سکتے یا کم سے کم ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر ڈیٹا کی رسائی میں اضافہ کرنے کی اجازت دیتا ہے جبکہ اصل ڈیٹا کو شیئر کرنے سے وابستہ خطرات کو کم کرتا ہے۔
ڈیٹا کیٹلاگ کے ساتھ خریدنے سے پہلے ڈیٹا کا جائزہ لیں۔ue
ڈیٹا کمرشلائزیشن کے ساتھ، ممکنہ خریدار اکثر سینڈ باکس ماحول جیسی کسی چیز میں خریداری کرنے سے پہلے ڈیٹا کا جائزہ لینے کو ترجیح دیتے ہیں۔ تاہم، پیش نظارہ کے لیے حقیقی ڈیٹا کا استعمال کاغذی کارروائی کے تقاضوں اور پہلے سے تبادلہ ہونے پر ڈیٹا کی قدر میں کمی کے خطرے کی وجہ سے مسئلہ بن جاتا ہے۔ کوئی بھی ایک مصنوعی ڈیٹا کیٹلاگ کو استعمال کرکے ان چیلنجوں پر قابو پا سکتا ہے، جس سے ممکنہ خریدار آسانی سے ڈیٹا کا جائزہ لے سکتے ہیں، اس طرح تجارتی کاری کے عمل میں اضافہ ہوتا ہے۔
تنظیم: لائف لائنز
رینٹل: ہالینڈ
صنعت: صحت کی دیکھ بھال
سائز: 100+ ملازمین
کیس استعمال کریں: تجزیات
ہدف کا ڈیٹا: صحت کی دیکھ بھال کا تاریخی ڈیٹا
ویب سائٹ: درخواست پر
ہیلتھ کیئر رپورٹ میں اپنا مصنوعی ڈیٹا محفوظ کریں!
- صحت کی دیکھ بھال کے شعبے میں مصنوعی ڈیٹا کے کردار کو دریافت کریں۔
- مصنوعی ڈیٹا کیا ہے اور صحت کی دیکھ بھال کرنے والی تنظیمیں اسے کیوں استعمال کرتی ہیں؟
- صحت کی دیکھ بھال (جیسے فارما، ہسپتال، ہیلتھ ٹیک، وغیرہ) میں ویلیو ایڈنگ حوالہ استعمال کے معاملات
