KI-Training über private sensible verteilte Datenquellen
Heutzutage möchten immer mehr Unternehmen Analysen über verteilte Datenquellen durchführen: entweder weil das Datenvolumen oder Datenschutzbeschränkungen Unternehmen daran hindern, die Daten an einen einzigen Ort zu verschieben. Beispielsweise setzen Unternehmen im Gesundheitswesen zunehmend maschinelles Lernen/Deep Learning (ML/DL) ein, um Diagnose- und Prognosemodelle von ihrem Kundenstamm zu erlernen. Maschinelles Lernen und tiefes Lernen haben medizinischen Organisationen dabei geholfen, chirurgische Eingriffe besser zu planen oder Wiedereinweisungen von Patienten nach einer Organtransplantation viel besser vorherzusagen.
Scalytics Connect als Wegbereiter für digitale Gesundheitstechnologie
Digitale Gesundheit ist der Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse, des Zugangs, der Qualität und der Effizienz der Gesundheitsversorgung. Digitale Gesundheit umfasst eine Vielzahl von Anwendungen, wie Telemedizin, mobile Gesundheit, elektronische Patientenakten, tragbare Geräte, künstliche Intelligenz und Big-Data-Analysen.
Eine der wichtigsten Herausforderungen im Bereich der digitalen Gesundheit besteht darin, die verschiedenen Technologien und Interessengruppen, die am Gesundheitsökosystem beteiligt sind, zu integrieren und zu koordinieren. Hier kommt Scalytics Connect ins Spiel. Scalytics Connect ist ein digitaler Health-Tech-Enabler, der Komplettlösungen für Gesundheitsdienstleister, Kostenträger, Patienten und Innovatoren bietet. Die Plattform verbindet und orchestriert die verschiedenen Softkomponenten des digitalen Gesundheitswesens wie Apps, Plattformen, Datenquellen und Dienste. Die Plattform ermöglicht einen nahtlosen Datenaustausch, Interoperabilität, Sicherheit und Compliance in der gesamten Wertschöpfungskette des digitalen Gesundheitswesens. Wir bieten auch Beratungs- und Entwicklungsdienstleistungen an, um Kunden bei der Planung, Umsetzung und Skalierung ihrer digitalen Gesundheitsinitiativen zu unterstützen.
Anwendungsfall: Scalytics Connect verbessert die globale Long-Covid Forschung
Long Covid ist ein Begriff, der die anhaltenden Symptome beschreibt, die bei manchen Menschen nach der Genesung von Covid-19 auftreten. Zu diesen Symptomen können Müdigkeit, Gehirnnebel, Atemnot, Brustschmerzen und mehr gehören. Laut einer aktuellen Studie entwickeln etwa 10% der Covid-19-Patienten Long-Covid, und die Erkrankung kann Monate oder sogar Jahre andauern.
Dezentrale Datenverarbeitung ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern, die Patientendaten, wie z. B. medizinische Bildgebung oder elektronische Patientenakten, direkt auf dem Gerät des Patienten oder auf einem sicheren Server in der Gesundheitseinrichtung zu analysieren. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, die Daten an einen entfernten Standort zu übertragen, was das Risiko von Datenschutzverletzungen verringert und die Einhaltung der HIPAA-Vorschriften gewährleistet. Darüber hinaus kann die Datenverarbeitung vor Ort auch Techniken wie die Anonymisierung von Daten, Verschlüsselung und Zugriffskontrolle umfassen, um die sensiblen Daten weiter zu schützen.
Beispielsweise möchte ein Pharmaunternehmen wissen, wie wirksam jeder COVID-19-Impfstofftyp für bestimmte Bevölkerungsgruppen im nordamerikanischen Raum sein könnte. Das Data-Science-Team benötigt Zugang zu allen Impf- und Gesundheitszentren, um zu erfahren, welche Art von Impfstoff jeder Bürger eingenommen hat, sowie Informationen über den Gesundheitszustand der geimpften Bürger und mögliche Krankenhausaufenthalte. Das bedeutet, dass das Unternehmen Zugriff auf HIPAA-Daten von Gesundheitszentren in bestimmten Gebieten benötigt. Um verschiedene Bevölkerungsgruppen zu untersuchen, die verschiedenen Gemeinden angehören, muss der Datenwissenschaftler außerdem Daten aus allen Gemeinden in der Region analysieren. Dieser Anwendungsfall beinhaltet mehrere Datensätze, die sich in unterschiedlichen Datensilos befinden. Er ist äußerst datenschutzrelevant, da jeder Verstoß gegen Vorschriften Bußgelder nach sich ziehen würde, während der Ruf des Unternehmens aufgrund seines Images in der Öffentlichkeit auf dem Spiel steht. Dank Scalytics Connect und Federated Learning werden die Daten vor Ort verarbeitet. Dieser Ansatz vermeidet Datenquellenverstöße und regulatorische Probleme. Eine typische Datenpipeline könnte wie die aussehen, die wir in diesem Anwendungsfall verwendet haben:
Die dezentrale Datenverarbeitung ist eine vielversprechende Lösung für die lange Covid-Forschung, da sie einige der Einschränkungen zentralisierter Datenverarbeitungsmethoden überwinden kann. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der verteilten Datenverarbeitung und der Blockchain-Technologie kann die dezentrale Datenverarbeitung eine schnellere, kostengünstigere und sicherere Datenerfassung und -analyse für Long-Covid-Forschungen ermöglichen. Dies kann letztendlich zu einem besseren Verständnis und einer besseren Behandlung von Covid führen und die Lebensqualität von Millionen von Menschen verbessern, die von dieser Krankheit betroffen sind.
Der zunehmende Bedarf an föderierten Data Lakes im Gesundheitswesen
Eine der Herausforderungen bei der Erforschung von Long Covid besteht darin, dass es sich um ein heterogenes und komplexes Phänomen handelt, das verschiedene Menschen auf unterschiedliche Weise betrifft. Es gibt keine klare Definition oder diagnostische Kriterien für Long Covid, und die zugrunde liegenden Mechanismen und Ursachen sind noch unbekannt. Dies macht es schwierig, Daten aus verschiedenen Quellen und Bevölkerungsgruppen zu sammeln und zu analysieren sowie Muster und Trends zu identifizieren, die helfen können, Long Covid zu verstehen und zu behandeln.
Hier kann die dezentrale Datenverarbeitung eine Schlüsselrolle spielen. Dezentrale Datenverarbeitung ist eine Art der Datenverarbeitung, die nicht auf einer zentralen Behörde oder einem Server beruht, sondern auf einem Netzwerk verteilter Knoten, die miteinander kommunizieren und zusammenarbeiten können. Die dezentrale Datenverarbeitung kann für die lange Covid-Forschung mehrere Vorteile bieten, wie zum Beispiel:
- Datenschutz und Sicherheit: Eine dezentrale Datenverarbeitung kann die Privatsphäre und Sicherheit der Datenanbieter wie Patienten, Ärzte, Forscher und Gesundheitsorganisationen schützen. Durch die Verwendung von Verschlüsselungs-, Hashing- und Peer-to-Peer-Protokollen kann durch die dezentrale Datenverarbeitung sichergestellt werden, dass nur autorisierte Parteien auf die Daten zugreifen und diese gemeinsam nutzen können und dass keine einzelne Einheit die Daten kontrollieren oder manipulieren kann.
- Skalierbarkeit und Effizienz: Die dezentrale Datenverarbeitung kann große Datenmengen aus mehreren Quellen und Standorten verarbeiten, ohne die Geschwindigkeit oder Qualität der Analyse zu beeinträchtigen. Durch den Einsatz von Parallelrechnern, Distributed-Ledger-Technologie und intelligenten Verträgen kann die dezentrale Datenverarbeitung den Einsatz von Ressourcen optimieren und die Kosten und Risiken der Datenspeicherung und -übertragung reduzieren.
- Zusammenarbeit und Innovation: Eine dezentrale Datenverarbeitung kann die Zusammenarbeit und Innovation zwischen den Interessengruppen fördern, die an der Long-Covid-Forschung beteiligt sind. Durch die Schaffung einer gemeinsamen Plattform und eines Standards für den Datenaustausch und die Datenverarbeitung kann die dezentrale Datenverarbeitung eine interdisziplinäre und grenzüberschreitende Zusammenarbeit ermöglichen und Anreize für die Teilnahme und den Beitrag verschiedener Akteure schaffen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die dezentrale Datenanalyse ein leistungsstarkes Tool ist, das die Erfassung und Analyse von Daten direkt vor Ort ermöglicht, ohne dass Proben oder Daten an einen entfernten Standort übertragen werden müssen. Dieser Ansatz hat viele Vorteile, darunter eine verbesserte Genauigkeit, geringere Kosten und minimierte Auswirkungen auf die Umwelt. Darüber hinaus kann die Datenverarbeitung vor Ort die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA sicherstellen und eine Überwachung und Steuerung in Echtzeit ermöglichen, was in vielen Branchen wie Gesundheitswesen, Fertigung, Finanzen, IoT, Transport, Logistik und Energie nützlich sein kann. Darüber hinaus kann die Datenverarbeitung vor Ort in Kombination mit Verbundlernen den Austausch bewährter Verfahren und eine bessere Entscheidungsfindung über mehrere Standorte oder Geräte hinweg ermöglichen, was zu einer höheren Effizienz und besseren Ergebnissen führen kann.
Data Mesh und die Abstraktion von Datenplattformen sind keine Patentrezepte oder Einheitslösungen. Sie erfordern eine sorgfältige Planung, Gestaltung, Implementierung und Verwaltung. Sie erfordern auch einen Kulturwandel von zentralem zu dezentralem Dateneigentum und Zusammenarbeit. Scalytics Connect bietet eine vielversprechende Vision, wie Unternehmen die Macht der Daten nutzen können, um ihren Anbietern, Partnern und Stakeholdern einen besseren Nutzen zu bieten. Führen Sie unbedingt ein kurzes Beratungsgespräch mit Ihrem Scalytics Vertreter, um die Herausforderungen der Implementierung von Scalytics Connect in Ihre Datenstrategien zu besprechen.
