डेटा गोपनीयता चिंताओं के युग में सिंथेटिक डेटा का क्या मतलब है

डेटा-संचालित निर्णय-निर्माण आज उद्यम की सफलता और उत्कृष्टता का मंत्र है। फिनटेक और मैन्युफैक्चरिंग से लेकर रिटेल और सप्लाई चेन तक, हर उद्योग बड़े डेटा की लहर पर सवार है और अपने उन्नत एनालिटिक्स मॉडल और एल्गोरिदम के साथ सांख्यिकी-आधारित निर्णय-निर्माण को पूरा कर रहा है। स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में, यह और भी अधिक फायदेमंद और जीवन रक्षक बन जाता है, जो नवाचार और वैज्ञानिक प्रगति के आधार के रूप में कार्य करता है। 

इतने बड़े दायरे के साथ चुनौतियां भी आती हैं। जैसे-जैसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए स्वास्थ्य सेवा डेटा की मांग बढ़ती जा रही है, डेटा उल्लंघन और संवेदनशील जानकारी के दुरुपयोग की संभावना भी बढ़ रही है। 2023 की रिपोर्ट से पता चलता है 133 मिलियन से अधिक मेडिकल रिकॉर्ड और डेटा चोरी हो गए, जिससे स्वास्थ्य सेवा में डेटा उल्लंघन का एक नया रिकॉर्ड स्थापित हो गया। 

HIPAA विनियमन का पारित होना अनुकूलन की दिशा में एक आश्वस्त करने वाला कदम था। स्वास्थ्य सेवा डेटा गोपनीयता, जो अकेले और महत्वपूर्ण रूप से डेटा उल्लंघनों में 48% की कमी आईरिपोर्ट से यह भी पता चलता है कि सभी डेटा उल्लंघनों में से 61% इस क्षेत्र में कर्मचारियों और पेशेवरों की लापरवाही की ओर इशारा करते हैं। 

इस तरह के हमलों और कमजोरियों को बड़े पैमाने पर उजागर करने पर अंकुश लगाने के लिए सिंथेटिक रोगी डेटाजैसा कि वे कहते हैं, "आधुनिक समस्याओं के लिए आधुनिक समाधान की आवश्यकता होती है", सिंथेटिक डेटा हेल्थकेयर यह स्वास्थ्य पेशेवरों को रोगी के डेटा को सुदृढ़ करने और नए डेटा उत्पन्न करने में सहायता के लिए एआई मॉडल का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

इस लेख में, हम गहराई से समझेंगे कि सिंथेटिक डेटा पीढ़ी यह सब क्या है और इसके असंख्य पहलू क्या हैं। 

सिंथेटिक रोगी डेटा: यह क्या है?

संश्लेषण मौजूदा तत्वों को मिलाकर कुछ नया बनाने की प्रक्रिया है। इसी संदर्भ में, सिंथेटिक रोगी डेटा का मतलब पहले से मौजूद वास्तविक रोगी डेटा से कृत्रिम रूप से उत्पन्न डेटा है।

इस प्रक्रिया में, सांख्यिकीय मॉडल और एल्गोरिदम रोगी डेटा की बड़ी मात्रा का अध्ययन करते हैं, पैटर्न और विशेषताओं का निरीक्षण करते हैं, और वास्तविक डेटा का अनुकरण करने वाले डेटासेट उत्पन्न करते हैं। कृत्रिम रोगी डेटा बनाने में इस्तेमाल की जाने वाली कुछ सामान्य तकनीकें इस प्रकार हैं:

• जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GNNs)
• सांख्यिकीय मॉडल 
• डेटा गुमनामीकरण विधियाँ और अधिक

सिंथेटिक डेटा एक बेहतरीन और सुरक्षित तकनीक है, जो रोगी की ऐसी जानकारी को प्रकट करने की संभावनाओं से संबंधित गोपनीयता संबंधी चिंताओं को दूर करती है, जिसे फिर से पहचाना जा सकता है। ऐसे डेटा के लाभों को समझने के लिए, आइए कुछ सबसे प्रमुख उपयोग मामलों पर नज़र डालें।

सिंथेटिक डेटा उपयोग के मामले

नई दवाओं और औषधियों का अनुसंधान एवं विकास

क्लिनिकल परीक्षण डेटा निर्माण विवेकपूर्ण है और संगठन अक्सर महत्वपूर्ण जानकारी छिपाते हैं। हालांकि, शोध और विकास उद्देश्यों के लिए, डेटा इंटरऑपरेबिलिटी सफलताओं को सक्षम करने के लिए महत्वपूर्ण है। सिंथेटिक डेटा का निर्माण शोधकर्ताओं को दवा प्रतिक्रियाओं और प्रतिकूलताओं, फॉर्मूलेशन, सहसंबंध परिणामों और अधिक का सहयोगात्मक रूप से अध्ययन करने के लिए पुनः-पता लगाने योग्य जानकारी और डी-सिलो डेटा के महत्वपूर्ण टुकड़ों को छिपाने के लिए इसका उपयोग करने में मदद कर सकता है।

गोपनीयता और विनियामक अनुपालन

जबकि केंद्रीकृत क्लाउड-आधारित ईएचआर सिस्टम की आवश्यकता के बारे में बातचीत चल रही है, गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी चिंताओं के बारे में विनियामक चुनौतियाँ भी हैं। जबकि डेटा इंटरऑपरेबिलिटी अपरिहार्य है, स्वास्थ्य सेवा स्पेक्ट्रम के हितधारकों को रोगी डेटा साझा करने के बारे में अत्यधिक सतर्क रहने की आवश्यकता है। सिंथेटिक डेटा संवेदनशील पहलुओं को छिपाने में मदद कर सकता है जबकि अभी भी प्रमुख टचपॉइंट को बनाए रखता है और आदर्श प्रतिनिधि डेटासेट के रूप में काम करता है। 

स्वास्थ्य सेवा में पूर्वाग्रह निवारण

स्वास्थ्य सेवा में, पूर्वाग्रह का आना स्वाभाविक और अपरिहार्य है। उदाहरण के लिए, यदि किसी भौगोलिक स्थान पर 35 से 50 वर्ष की आयु के पुरुषों को प्रभावित करने वाली महामारी फैलती है, तो इस विशिष्ट व्यक्तित्व के लिए पूर्वाग्रह डिफ़ॉल्ट रूप से पेश किया जाता है। जबकि महिलाएं और बच्चे अभी भी इस प्रकोप के प्रति संवेदनशील हैं, शोधकर्ताओं को अपने निष्कर्षों को प्रमाणित करने के लिए एक वस्तुनिष्ठ आधार की आवश्यकता है। सिंथेटिक डेटा पूर्वाग्रह को खत्म करने और संतुलित प्रतिनिधित्व देने में मदद कर सकता है। 

स्केलेबल हेल्थकेयर प्रशिक्षण डेटासेट

GDPR, HIPAA और अन्य जैसे विनियमों के कारण, उन्नत स्वास्थ्य सेवा-मूलक मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटासेट की उपलब्धता मितव्ययी बनी हुई है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम और मशीन लर्निंग मॉडल को लगातार बेहतर परिणाम देने के लिए प्रशिक्षण डेटा की भारी मात्रा की आवश्यकता होती है।

सिंथेटिक डेटा जनरेशन इस क्षेत्र में यह एक वरदान है, जो संगठनों को उनकी मात्रा आवश्यकताओं, विनिर्देशों और परिणामों के अनुरूप कृत्रिम डेटा उत्पन्न करने की अनुमति देता है और साथ ही साथ प्रोत्साहित करता है नैतिक सिंथेटिक डेटा उपयोग. 

सिंथेटिक हेल्थकेयर डेटा की कमियां और नुकसान

यह तथ्य कि मौजूदा डेटासेट से कृत्रिम रूप से रोगी और स्वास्थ्य सेवा डेटा उत्पन्न करने के लिए सिस्टम और मॉड्यूल मौजूद हैं, आश्वस्त करने वाला है। हालाँकि, इस तकनीक में कुछ कमियाँ भी हैं। आइए समझते हैं कि वे क्या हैं।