Erasmus MC کے لئے اگلی بڑی چیز - AI نے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا

پر Erasmus MC, معروف ہسپتالوں میں سے ایک، Syntho's کے ذریعہ تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کی درخواست کرنا ممکن ہے سنتھو انجن.  اسمارٹ ہیلتھ ٹیک سینٹر (SHTC) - Erasmus MC گزشتہ جمعرات 30 مارچ کو سرکاری کک آف کا اہتمام کیا، جس میں رابرٹ وین (ریسرچ سویٹ) اور ویم کیز جانسن۔ (سنتو۔ ) نے سوالوں کا جواب دیا: 'مصنوعی ڈیٹا کیا ہے؟'،'ہم ایسا کیوں کرتے ہیں؟'اور 'یہ Erasmus MC کے اندر کیسے کام کرتا ہے؟'.

اے آئی جنریٹڈ مصنوعی ڈیٹا کیا ہے؟

حقیقی اعداد و شمار حقیقی مریضوں، ملازمین اور اندرونی کاروباری عمل کے بارے میں معلومات حاصل کرکے جمع کیے جاتے ہیں۔ دوسری طرف، مصنوعی ڈیٹا ایک الگورتھم کے ذریعے تیار کیا جاتا ہے جو مکمل طور پر نئے اور فرضی ڈیٹا پوائنٹس بناتا ہے، جہاں افراد اب موجود نہیں ہیں۔

ایک اہم فرق مصنوعی ذہانت کا مصنوعی ڈیٹا میں اصلی ڈیٹا کی خصوصیات، نمونوں اور خصوصیات کی نقل کرنے اور دوبارہ پیدا کرنے کے لیے ہے۔

نتیجہ: AI نے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا جو حقیقی ڈیٹا کی طرح درست ہے۔ نتیجتاً، اسے تجزیات کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے جیسے کہ یہ حقیقی ڈیٹا ہو۔

اسی لیے سنتھو اسے "مصنوعی ڈیٹا ٹوئن" کہتا ہے: ڈیٹا ہے۔ جیسا کہ حقیقی، لیکن رازداری کے چیلنجوں کے بغیر استعمال کیا جا سکتا ہے۔

ہم ایسا کیوں کرتے ہیں؟

ڈیٹا کو غیر مقفل کریں اور "ٹائم ٹو ڈیٹا" کو کم کریں۔

حقیقی اعداد و شمار کے بجائے مصنوعی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے، ہم ایک تنظیم کے طور پر خطرے کی تشخیص اور اس سے وابستہ وقت خرچ کرنے والے عمل کو کم کر سکتے ہیں۔ یہ ہمیں مزید اور اضافی ڈیٹا سیٹس کو غیر مقفل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ہم یہ بھی یقینی بنا سکتے ہیں کہ ڈیٹا تک رسائی کی درخواستوں میں تیزی لائی جا سکتی ہے تاکہ ہم "ڈیٹا سے ڈیٹا" کو کم کر سکیں۔ اس کے ساتھ، Erasmus MC ڈیٹا سے چلنے والی جدت کو تیز کرنے کے لیے ایک مضبوط بنیاد بنا رہا ہے۔

جانچ کے مقاصد کے لیے نمائندہ ڈیٹا

جدید ترین تکنیکی حل فراہم کرنے کے لیے نمائندہ ٹیسٹ ڈیٹا کے ساتھ جانچ اور ترقی ضروری ہے۔ پروڈکشن ڈیٹا پر مبنی ایک مصنوعی ڈیٹا جڑواں ڈیٹا کا نتیجہ ہوتا ہے جسے بطور استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ٹیسٹ ڈیٹا. نتیجہ: پیداوار جیسا ڈیٹا، privacy by design ایک ایسے حل میں جو آسان، تیز اور قابل توسیع ہے۔ اس کے علاوہ، مصنوعی ڈیٹا کی تخلیق میں جنریٹو AI کا ہوشیار استعمال کرتے ہوئے، ڈیٹاسیٹس کو بڑا اور ان کی نقل کرنا بھی ممکن ہے۔ یہ ایک حل ہو سکتا ہے، مثال کے طور پر، جب ڈیٹا ناکافی ہو (ڈیٹا کی کمی) یا جب آپ ایج کیسز کا نمونہ بنانا چاہتے ہیں۔

اے آئی جنریٹڈ مصنوعی ڈیٹا کے ساتھ تجزیات

مصنوعی اعداد و شمار کو ماڈل بنانے کے لیے AI کا اطلاق اس طرح کیا جاتا ہے کہ شماریاتی نمونوں، رشتوں اور خصوصیات کو اس طرح محفوظ رکھا جاتا ہے کہ وہ یہاں تک کہ تجزیوں کے لیے بھی استعمال کیا جائے۔. خاص طور پر ماڈلز کی ترقی کے مرحلے میں، ہم مصنوعی ڈیٹا کے استعمال کو ترجیح دیں گے اور ڈیٹا کے صارفین کو ہمیشہ چیلنج کریں گے: "جب آپ مصنوعی ڈیٹا بھی استعمال کر سکتے ہیں تو حقیقی ڈیٹا کیوں استعمال کریں"؟

Erasmus MC میں یہ کیسے کام کرتا ہے؟

کیا آپ مصنوعی ڈیٹاسیٹ استعمال کرنا چاہتے ہیں؟ یا کیا آپ امکانات کے بارے میں مزید معلومات حاصل کرنا چاہتے ہیں؟ براہ کرم رابطہ کریں۔ ایراسمس ایم سی کا ریسرچ سویٹ.

AI جنریٹڈ مصنوعی ڈیٹا میں دلچسپی ہے اور کیا آپ امکانات میں گہرائی میں جانا چاہتے ہیں؟ ہمارے ماہرین سے رابطہ کریں۔ or ایک ڈیمو کی درخواست کریں.