Syntho 在全球 SAS 黑客马拉松医疗保健和生命科学类别中获胜
SAS 黑客马拉松 这是一场非凡的赛事，来自 104 个国家的 75 支队伍齐聚一堂，真正展示了全球人才的风采。在这个竞争极其激烈的环境中，我们很自豪地宣布，经过数月的努力，Syntho 脱颖而出，在医疗保健和生命科学领域取得了压倒性的胜利。我们超越了其他 18 家强大的公司，取得了卓越的成就，确立了我们在这一专业领域的领导者地位。
介绍
数据分析的未来将因合成数据而发生革命性的变化，特别是在隐私敏感数据（例如医疗数据）至关重要的领域。然而，获取这些有价值的信息往往会受到繁琐流程的阻碍，包括耗时、充满大量文书工作和众多限制。认识到这一潜力，Syntho 与 SAS 等加工。为 SAS 黑客马拉松 开展旨在改善医疗机构患者护理的合作项目。通过合成数据解锁隐私敏感数据并利用 SAS 分析功能，Syntho 致力于提供有价值的见解，这些见解有可能塑造医疗保健的未来。
使用合成数据解锁隐私敏感的医疗保健数据 作为一家领先医院癌症研究的一部分
患者数据是可以彻底改变医疗保健的信息金矿，但其隐私敏感的性质往往给访问和利用它带来重大挑战。 Syntho 了解这一困境，并试图通过在 SAS 黑客马拉松期间与 SAS 合作来克服这一困境。 目标是使用合成数据解锁隐私敏感的患者数据，并使其易于通过 SAS Viya 进行分析。 这项合作不仅有望推动医疗保健领域的进步，特别是在癌症研究领域，使数据解锁和分析过程无缝且高效，而且还能确保最大限度地保护患者隐私。
Syntho 引擎与 SAS Viya 的集成
在黑客马拉松中，我们成功地将 Syntho Engine API 整合到 SAS Viya 中，作为我们项目的关键一步。 这种集成不仅促进了合成数据的合并，还提供了一个理想的环境来验证其在 SAS Viya 中的保真度。 在开始我们的癌症研究之前，我们使用开放数据集进行了广泛的测试，以评估这种综合方法的有效性。 通过 SAS Viya 中提供的各种验证方法，我们确保合成数据表现出与真实数据的质量水平和相似性，认为其真正具有可比性，从而确认了其“与真实一样好”的性质。
合成数据是否与 真实数据？
变量之间的相关性和关系被准确地保存在合成数据中。
曲线下面积 (AUC)（衡量模型性能的指标）保持一致。
此外，在将合成数据与原始数据集进行比较时，表明模型中变量的预测能力的变量重要性保持不变。
根据这些观察结果，我们可以自信地得出结论，SAS Viya 中的 Syntho 引擎生成的合成数据在质量上确实与真实数据相当。 这验证了合成数据在模型开发中的使用，为专注于预测恶化和死亡率的癌症研究铺平了道路。
有影响力的结果 癌症研究领域的综合数据：
SAS Viya 中集成 Syntho 引擎的使用为一家著名医院的癌症研究取得了有影响力的成果。 通过利用合成数据，成功解锁了隐私敏感的医疗保健信息，从而可以降低风险、提高数据可用性并加速访问进行分析。
值得注意的是，综合数据的应用导致了能够预测恶化和死亡率的模型的开发，实现了令人印象深刻的 0.74 的曲线下面积 (AUC)。 此外，来自多家医院的综合数据的结合显着提高了预测能力，AUC 的增加就证明了这一点。 这些结果强调了合成数据在医疗保健领域产生数据驱动的见解和进步方面的变革潜力。
结果为 一种 领先医院，AUC 为 0.74，模型能够预测病情恶化和死亡率
结果为 多 医院，AUC 为 0.78，表明数据越多，这些模型的预测能力就越强
结果、未来步骤和影响
本次黑客马拉松取得了令人瞩目的成果。
1. Syntho 是一种尖端的合成数据生成工具，无缝集成到 SAS Viya 中是关键的一步。
2. 使用 Syntho 在 SAS Viya 中成功生成合成数据是一项重大成就。
3. 值得注意的是，合成数据的准确性得到了彻底验证，因为根据该数据训练的模型表现出与根据原始数据训练的模型相当的分数。
4. 这一里程碑通过利用合成数据预测恶化和死亡率，进一步推进了癌症研究。
5. 值得注意的是，通过结合多家医院的综合数据，演示显示曲线下面积 (AUC) 有所增加。
当我们庆祝胜利时，我们怀着雄心勃勃的目标展望未来。 下一步包括扩大与更多医院的合作，探索不同的用例，并将合成数据的应用扩展到各个部门。 借助与行业无关的技术，我们的目标是解锁数据并在医疗保健及其他领域实现数据驱动的见解。 合成数据对医疗保健分析的影响只是一个开始，SAS 黑客马拉松展示了全球数据科学家和技术爱好者的巨大兴趣和参与。
赢得全球 SAS 黑客马拉松只是 Syntho 迈出的第一步！
Syntho 在 SAS 黑客马拉松的医疗保健和生命科学类别中取得突破性胜利，标志着使用合成数据进行医疗保健分析的一个重要里程碑。 Syntho 引擎在 SAS Viya 中的集成展示了用于预测建模和分析的合成数据的强大功能和准确性。 通过与 SAS 合作并解锁隐私敏感数据，Syntho 展示了合成数据在彻底改变患者护理、改善研究成果以及推动医疗保健行业数据驱动型见解方面的潜力。
