ডেটা গোপনীয়তার উদ্বেগের যুগে সিন্থেটিক ডেটার অর্থ কী

ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ আজ এন্টারপ্রাইজের সাফল্য এবং শ্রেষ্ঠত্বের মন্ত্র। ফিনটেক এবং ম্যানুফ্যাকচারিং থেকে খুচরা এবং সাপ্লাই চেইন পর্যন্ত, প্রতিটি শিল্প বড় ডেটা ওয়েভ চালাচ্ছে এবং তার উন্নত বিশ্লেষণ মডেল এবং অ্যালগরিদমগুলির সাথে পরিসংখ্যান-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণ করছে৷ স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে, এটি উদ্ভাবন এবং বৈজ্ঞানিক অগ্রগতির ভিত্তি হিসেবে কাজ করে আরও বেশি ফলপ্রসূ এবং জীবন রক্ষাকারী হয়ে ওঠে। 

এই ধরনের বিশাল সুযোগের সাথে চ্যালেঞ্জও আসে। বিভিন্ন উদ্দেশ্যে স্বাস্থ্যসেবা ডেটার চাহিদা বৃদ্ধির সাথে সাথে ডেটা লঙ্ঘন এবং সংবেদনশীল তথ্যের অপব্যবহারের সম্ভাবনাও বাড়ছে। ক 2023 রিপোর্ট প্রকাশ করে যে 133 মিলিয়নেরও বেশি মেডিকেল রেকর্ড এবং ডেটা চুরি হয়েছে, যা স্বাস্থ্যসেবাতে ডেটা লঙ্ঘনের জন্য একটি নতুন রেকর্ড স্থাপন করেছে। 

এইচআইপিএএ প্রবিধান পাস করা অপ্টিমাইজ করার একটি আশ্বস্ত পদক্ষেপ ছিল স্বাস্থ্যসেবা তথ্য গোপনীয়তা, যা এককভাবে এবং উল্লেখযোগ্যভাবে 48% দ্বারা ডেটা লঙ্ঘন হ্রাস. রিপোর্টগুলিও প্রকাশ করে যে সমস্ত ডেটা লঙ্ঘনের 61% এই স্থানের কর্মচারী এবং পেশাদারদের অবহেলার দিকে ইঙ্গিত করে। 

আরো এই ধরনের আক্রমণ এবং দুর্বলতা ব্যাপক এক্সপোজার রোধ করতে আসে সিন্থেটিক রোগীর তথ্য. যেমন তারা বলে, "আধুনিক সমস্যার আধুনিক সমাধান প্রয়োজন," এর সূত্রপাত সিন্থেটিক ডেটা স্বাস্থ্যসেবা স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের রোগীর ডেটা শক্তিশালী করতে এবং নতুন ডেটা তৈরিতে সহায়তা করার জন্য এআই মডেলগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম করে।

এই নিবন্ধে, আমরা কি বোঝার গভীরে ডুব দেব সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন সব সম্পর্কে এবং তার অগণিত দিক. 

সিন্থেটিক রোগীর তথ্য: এটা কি?

সংশ্লেষণ হল বিদ্যমান উপাদানগুলিকে একত্রিত করে নতুন কিছু তৈরি করার প্রক্রিয়া। একই প্রেক্ষাপটে, সিন্থেটিক রোগীর ডেটা ইতিমধ্যে বিদ্যমান প্রকৃত রোগীর ডেটা থেকে কৃত্রিমভাবে তৈরি করা ডেটা বোঝায়।

এই প্রক্রিয়ায়, পরিসংখ্যানগত মডেল এবং অ্যালগরিদমগুলি রোগীর ডেটার ভর ভলিউম অধ্যয়ন করে, নিদর্শন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি পর্যবেক্ষণ করে এবং ডেটাসেট তৈরি করে যা বাস্তব ডেটা অনুকরণ করে। কৃত্রিম রোগীর ডেটা তৈরিতে নিযুক্ত কিছু সাধারণ কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে:

• জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (জিএনএন)
• পরিসংখ্যানগত মডেল 
• ডেটা বেনামীকরণ পদ্ধতি এবং আরও অনেক কিছু

কৃত্রিম ডেটা হল একটি চমৎকার এবং বায়ুরোধী কৌশল যা রোগীর তথ্য প্রকাশের সম্ভাবনা সম্পর্কিত গোপনীয়তা সংক্রান্ত উদ্বেগগুলিকে ওভাররাইড করার জন্য যা পুনরায় শনাক্ত করা যায়। এই জাতীয় ডেটার সুবিধাগুলি বোঝার জন্য, আসুন কিছু উল্লেখযোগ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে দেখি।

সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহারের ক্ষেত্রে

নতুন ওষুধ ও ওষুধের R&D

ক্লিনিকাল ট্রায়াল ডেটা জেনারেশন বিচক্ষণ এবং সংস্থাগুলি প্রায়শই সমালোচনামূলক তথ্য গোপন করে। যাইহোক, গবেষণা এবং উন্নয়নের উদ্দেশ্যে, ডেটা ইন্টারঅপারেবিলিটি ব্রেকথ্রু সক্ষম করার মূল চাবিকাঠি। সিন্থেটিক ডেটার জেনারেশন গবেষকদের এটি ব্যবহার করতে সাহায্য করতে পারে পুনঃ-আবিষ্কৃত তথ্যের গুরুত্বপূর্ণ টুকরো লুকিয়ে রাখতে এবং ডি-সিলো ডেটা সহযোগিতামূলকভাবে ওষুধের প্রতিক্রিয়া এবং প্রতিপক্ষ, ফর্মুলেশন, পারস্পরিক সম্পর্ক ফলাফল এবং আরও অনেক কিছু অধ্যয়ন করতে।

গোপনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতি

কেন্দ্রীভূত ক্লাউড-ভিত্তিক EHR সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তার চারপাশে কথোপকথন থাকলেও, গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা উদ্বেগগুলির আশেপাশে নিয়ন্ত্রক চ্যালেঞ্জও রয়েছে। যদিও ডেটা আন্তঃকার্যযোগ্যতা অনিবার্য, স্বাস্থ্যসেবা স্পেকট্রাম জুড়ে স্টেকহোল্ডারদের রোগীর ডেটা ভাগ করে নেওয়ার বিষয়ে সর্বোচ্চ সতর্ক থাকতে হবে। সিন্থেটিক ডেটা সংবেদনশীল দিকগুলিকে লুকিয়ে রাখতে সাহায্য করতে পারে যখন এখনও মূল টাচপয়েন্টগুলি ধরে রাখে এবং আদর্শ প্রতিনিধি ডেটাসেট হিসাবে পরিবেশন করে৷ 

স্বাস্থ্যসেবায় পক্ষপাত প্রশমন

স্বাস্থ্যসেবাতে, পক্ষপাতের প্রবর্তন সহজাত এবং অনিবার্য। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও ভৌগলিক অবস্থানে মহামারী ব্রেকআউট হয় যা 35 থেকে 50 বছর বয়সী পুরুষদের প্রভাবিত করে, এই নির্দিষ্ট ব্যক্তিত্বের জন্য ডিফল্টভাবে পক্ষপাতিত্ব চালু করা হয়। যদিও মহিলা এবং শিশুরা এখনও এই ব্রেকআউটের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ, গবেষকদের তাদের ফলাফলগুলিকে প্রমাণ করার জন্য একটি উদ্দেশ্যমূলক ভিত্তি প্রয়োজন। সিন্থেটিক ডেটা পক্ষপাত দূর করতে এবং সুষম উপস্থাপনা করতে সাহায্য করতে পারে। 

পরিমাপযোগ্য স্বাস্থ্যসেবা প্রশিক্ষণ ডেটাসেট

GDPR, HIPAA, এবং আরও অনেক কিছুর মতো প্রবিধানের কারণে, উন্নত স্বাস্থ্যসেবা-নেটিভ মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য ডেটাসেটের উপলব্ধতা মিতব্যয়ী রয়ে গেছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সিস্টেম এবং মেশিন লার্নিং মডেলের সঠিক ফলাফল প্রদানের জন্য ধারাবাহিকভাবে ভাল হওয়ার জন্য প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজন হয়।

সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন এই স্থানটিতে একটি আশীর্বাদ, যা সংস্থাগুলিকে তাদের ভলিউম প্রয়োজনীয়তা, স্পেসিফিকেশন এবং ফলাফল অনুসারে তৈরি করা কৃত্রিম ডেটা তৈরি করতে দেয় এবং একই সাথে উত্সাহিত করে নৈতিক সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার. 

সিন্থেটিক হেলথ কেয়ার ডেটার ত্রুটি ও ত্রুটি

বিদ্যমান ডেটাসেটগুলি থেকে কৃত্রিমভাবে রোগী এবং স্বাস্থ্যসেবা ডেটা তৈরি করার জন্য সিস্টেম এবং মডিউল রয়েছে তা আশ্বস্ত করে। যাইহোক, এই কৌশলটি তার ত্রুটিগুলির ন্যায্য ভাগ ছাড়া নয়। আসুন বুঝতে পারি সেগুলি কী।