Большие языковые модели и синтетические данные о здоровье
Растущая зависимость от данных, полученных в результате анализа, в здравоохранении усилила потребность в комплексных, высококачественных наборах данных. Однако получение данных о состоянии здоровья сопряжено со значительными трудностями из-за этических, правовых и практических ограничений. Проблемы конфиденциальности, редкость некоторых заболеваний и быстрое развитие состояний здоровья, таких как COVID-19, ограничивают доступность данных. Большие языковые модели (LLM) становятся многообещающими инструментами в этой области, предлагая достижения в области генерации синтетических данных о состоянии здоровья (SHDG) для устранения существующих ограничений данных. Эти модели потенциально могут устранить разрыв в данных, предоставляя синтетические альтернативы, которые сохраняют конфиденциальность, обеспечивая при этом полезность для исследований и операционного использования.
Современные методы генерации синтетических данных о здоровье
Синтетические данные о состоянии здоровья стремятся воспроизвести статистические характеристики реальных данных, не ставя под угрозу индивидуальную конфиденциальность. Классические подходы к SHDG включают оценку плотности ядра и моделирование Монте-Карло с использованием цепей Маркова, которые пытаются имитировать распределения данных. Однако эти методы часто не справляются с задачей улавливания сложных взаимосвязей, присутствующих в сложных наборах медицинских данных. Более продвинутые методы, такие как генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автокодировщики, продемонстрировали заметный успех в создании синтетических данных о состоянии здоровья. GAN, которые используют генератор и дискриминатор, обученные одновременно, особенно эффективны в создании данных, которые напоминают реальные записи. Аналогичным образом, вариационные автокодировщики сжимают данные в скрытое представление перед их реконструкцией, что позволяет синтезировать данные о состоянии здоровья, которые отражают исходные распределения данных.
Несмотря на свою эффективность, традиционные методы генерации синтетических данных сопряжены с трудностями. Например, GAN-сети адаптированы к определенным структурам данных и часто не обладают необходимой для работы в различных контекстах генерализацией. Они также испытывают трудности с генерацией мультимодальных данных и часто требуют сложной предварительной обработки, такой как импутация или сглаживание данных, что может ограничить их применимость к реальным наборам данных о здоровье. Кроме того, интеграция знаний, специфичных для предметной области, остается сложной, что ограничивает их эффективность в воспроизведении тонких медицинских данных и состояний, связанных с множественными сопутствующими заболеваниями.
Достижения в области больших языковых моделей
Появление LLM, таких как серия GPT OpenAI и другие сопоставимые генеративные модели, принесло новые возможности в SHDG. В отличие от GAN и подобных моделей, LLM могут обрабатывать и создавать сложные, мультимодальные данные с минимальной предварительной обработкой. Эта адаптивность делает их хорошо подходящими для приложений здравоохранения, где данные могут варьироваться от структурированных электронных медицинских карт (EHR) до неструктурированных клинических заметок. LLM использовались для генерации синтетических данных, которые имитируют истории болезни пациентов, записи о пригодности к клиническим испытаниям и другой контент, связанный со здоровьем. Их предварительное обучение на обширных, разнообразных наборах данных наделяет их способностью генерировать согласованные и контекстно-релевантные синтетические данные, что необходимо для имитации реальных медицинских сценариев.
Одним из заметных применений LLM в SHDG является расширение сопоставления пациентов и испытаний. Исследователи использовали LLM для улучшения процесса сопоставления между пациентами и клиническими испытаниями путем создания синтетических описаний критериев испытаний. Этот подход решает проблемы несоответствия терминологии в наборах данных и повышает эффективность сопоставления пациентов и испытаний. Аналогичным образом LLM применялись для создания синтетических наборов данных для задач обработки естественного языка (NLP), таких как распознавание биомедицинских сущностей и извлечение связей между ними, предоставляя новые пути для дополнения данных без ущерба для конфиденциальности.
Присущая LLM способность использовать данные предшествующего обучения означает, что они могут хорошо работать даже с ограниченными реальными данными. Это свойство особенно ценно в контексте редких заболеваний и других ситуаций с малым объемом данных, где традиционные методы требуют существенного сбора данных и предварительной обработки. Например, LLM успешно сгенерировали синтетические табличные данные из минимальных примеров, что является достижением, которое поддерживает исследования редких состояний путем расширения доступного пула данных.
Потенциальные риски и проблемы
Хотя LLM представляют собой явные преимущества для SHDG, они имеют свой собственный набор проблем и потенциальных недостатков. Вопросы конфиденциальности являются важным фактором, поскольку даже синтетические данные должны быть тщательно оценены для предотвращения рисков повторной идентификации. Обеспечение того, чтобы сгенерированные данные непреднамеренно не раскрывали конфиденциальную информацию из их обучающих наборов, остается постоянной проблемой. Кроме того, LLM склонны к воспроизведению и усилению предубеждений, встроенных в данные, на которых они обучались. Если их не контролировать, эти предубеждения могут увековечить существующие различия в здравоохранении, непропорционально затрагивая недостаточно представленные группы.
Нормативно-правовая среда добавляет еще один уровень сложности. Действующие законы о защите данных, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR), устанавливают строгие правила использования данных и конфиденциальности. Однако эти правила все еще развиваются в отношении синтетических данных и результатов, полученных LLM. Обеспечение соответствия практик SHDG этим правилам будет иметь важное значение для широкого внедрения. Установление стандартизированных метрик оценки качества, полезности и конфиденциальности синтетических данных имеет решающее значение для укрепления доверия к этим технологиям и руководства их ответственным использованием.
Разработка надежных оценочных фреймворков, измеряющих точность, полезность и конфиденциальность синтетических данных, сгенерированных LLM, является важным шагом для будущих исследований. Метрики, которые оценивают реалистичность синтетических данных, повышение производительности, которое они обеспечивают в предиктивных моделях, и вычислительную эффективность их генерации, необходимы для всестороннего понимания ценности и осуществимости LLM в SHDG.
LLM имеют потенциал для революционного создания синтетических данных о здоровье, устраняя существенные ограничения в текущих методах и поддерживая достижения в здравоохранении, основанные на данных. Их способность генерировать разнообразные и реалистичные данные, даже в сценариях с низким объемом данных, знаменует собой важнейшее развитие для исследований и операционной эффективности. Однако для раскрытия их полного потенциала заинтересованные стороны должны решать ключевые проблемы, связанные с конфиденциальностью, предвзятостью и соответствием нормативным требованиям. Отдавая приоритет надежным методам оценки и этическим соображениям, LLM могут быть развернуты ответственно, расширяя объем и качество данных о здоровье для будущих инноваций.
Источник: JAMIA Open
