Datha ya Maitirelo Le Bokgoni bja Yona Tlhokomelong ya Maphelo

Bontši bja datha ya kgonthe ya tlhokomelo ya maphelo e hwetšagala feela ka mo go sa felelago ka baka la go tshwenyega ga balwetši ka sephiri, mapheko a taolo a bjalo ka HIPAA le tlhago e nago le tlhokomelo ya datha e bjalo. Mona ho tla khopolo ea ya data maiketsetso: maiketsetso, e entsoeng ya data emela hantle thepa tsohle dipalopalo tsa dataset lefatše la sebele. Go bonala e le phetogo ye bohlokwa go bokamoso bja tlhokomelo ya maphelo.

Sehlogong se, re rulaganya go tsenelela ka gare ga go raragana ga tša thekinolotši ga data ya maitirelo, ditirišo tša yona tlhokomelong ya tša maphelo, kamoo e ka fetošago nyakišišo ya tša kalafo, diteko le taolo ya balwetši le thekinolotši yeo e dirago gore se se kgonege.

Datha ya Maitirelo ke eng?

ya data maitirelo e tšewa bjalo ka ya data yeo e hlotšwego ka maitirelo yeo e nago le boitshwaro bjo bo swanago le ya data ya kgonthe. Mekgwa ye mmalwa e šomišwa go hloleng ya data ya maitirelo, go akaretšwa dika tša dipalopalo, dialgoritmo tša go ithuta ka motšhene , le Generative Adversarial Networks (GANs). Gaešita le ge ya data ya maitirelo e se na dikgokagano tša kgonthe go difaele tša balwetši, ya data yeo e sa tsebjego e ka se agwe bakeng sa go nea go raragana ga maemo a kgonthe a tlhokomelo ya tša maphelo.

Dika tše Bohlokwa tša Datha ya Maitirelo:

• Botshepegi : E ekiša ka mo go swanetšego sebopego le dikamano ka gare ga di-dataset tša kgonthe.
• Sephiri: Bjalo ka ge ya data ya maitirelo e se na ya data ya kgonthe ya balwetši; e phema go naganelwa le ge e le gofe ka sephiri.

Scalability: ya data maitirelo ka hlahiswa ka boima palo, ho fana ka disete fapaneng bakeng sa tlwaetso dikai AI kapa matha etsisa.

Ke ka baka la’ng Datha ya Maitirelo ka Tlhokomelong ya tša Maphelo?

Tlhokomelo ya maphelo e nyaka data ye ntši; dipetlele, mafelo a nyakišišo le dikhamphani tša dihlare di ithekgile kudu ka tsebišo ya balwetši ge di dira diphetho. Lega go le bjalo, ya data ya kgonthe ya tlhokomelo ya tša maphelo e lekanyeditšwe ka dikarolo tše mmalwa:

• Melawana ya Sephiri: Mo, GDPR le HIPAA di lekanyetša tšhomišo ya mekgatlo ya tlhokomelo ya maphelo le go abelana ya data ya balwetši.
• Go hloka Datha: Ka dinako tše dingwe, direkhoto tša balwetši di na le datha ye e sa felelago goba dikarolo tše di hlaelelago, tšeo di ka lebišago go tshekamelo yeo e ka bago gona tshekatshekong.
• Kgoboketšo ya Datha ye e Binyago: Go kgoboketša disete tša datha tša boleng bjo bogolo go bitša kudu.
• Go hwetšagala mo go Lekanyeditšwego: Banyakišiši, kudu-kudu bao ba lego dihlongwa tše dinyenyane, ba hloka di-dataset tša balwetši tše di fapa-fapanego.

Datha ya maitirelo e rarolla ditlhohlo tše bjalo, e nea mekgwa e mengwe ya boitshwaro, yeo e ka oketšegago le yeo e sa bitšego kudu. Go oketša moo, di-dataset tšeo di humišitšwego ka maitirelo di ka akaretša diphetogo tše di fapa-fapanego tša palo ya batho, maemo a sa tlwaelegago le dikalafo tše di sa tlwaelegago tša kalafo tšeo di-dataset tša setšo di ka bago di sa di emele ka mo go lekanego.

Dithekniki tša go tšweletša datha di akaretša dithekniki tša go hlama datha ya maitirelo

Mekgwa e mentši ya thekinolotši e phagamego e dumelela moloko wa maitirelo wa data. Tšeo di tumilego kudu di akaretša:

GAN: Neteweke ya Kganetšo ya Generative

Di-GAN di gare ga dithekniki tša tswako ya datha tšeo di dirišwago ka lefapheng la maphelo. GAN e na le dinetweke tše pedi: jenereithara le kgethollo. Jenereithara e tšweletša ya data ya maitirelo, gomme kgethollo e leka go bona ge e ba e le ya kgonthe goba ya maitirelo. Ge nako e dutše e eya, e godiša bokgoni bja motšweletši, ka go realo e fa datha ya boleng bja kgonthe.

Di-GAN di ka ithuta go tšwa go disete tša data tša go tšea diswantšho tša kalafo go tšweletša di-MRI tša maitirelo, di-CT scan goba di-X-ray, ka mohlala, tšeo di ka dirišwago e le ya data ya tlwaetšo goba go tiišetša di-algorithm tše dingwe dikgopelong tša tlhokomelo ya tša maphelo. Go feta fao, di-GAN di šomišitšwe gape go kopanya datha ya maitirelo ya Direkoto tša Maphelo tša Elektroniki (EHR) mola di boloka dikamano tša diphetogo tša kliniki di sa senyege ntle le go utolla boitšhupo bja balwetši.

Mohlala: khoutu ya python

 # Example of GAN-based synthetic data generation for EHR from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LeakyReLU def build_generator(latent_dim): model = Sequential() model.add(Dense(256, input_dim=latent_dim)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(1024)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(784, activation='sigmoid')) return model

Khoutu ye ke jenereithara ye bonolo ya mohlala wa GAN wo o hlolago dikarolo tša datha ya tlhokomelo ya maphelo ya go dira mohlala wa datha ya maitirelo.

Di-autoencoder tša go fapana (VAEs) .

Di-VAE ke mohlala o mongwe wa go tšweletša wa go kopanya datha ya maphelo ya maitirelo. Di-VAE di encode ya data ya nnete ya tsenyo ka sebaka se sengwe se se utilwego. Go tšwa sebakeng se se utilwego, dintlha tše mpsha tša datha di a tšweletšwa, go boloka dithoto tša dipalopalo tša dataset ya mathomo. Mehlala ye bjalo e šoma kudu go tšweletšeng disete tša datha tša mahlakore a godimo ka tlhokomelong ya maphelo, go swana le disete tša datha tša genomics goba omics.

Dinetweke tša Bayesian

Dinetweke tša Bayesian ke dika tša dikerafo tšeo di emelago dikamano tša kgonagalo gare ga diphetogo tše di fapanego. Ka tlhokomelong ya maphelo, dinetweke tše di tla ba le mohola kudu go tšweletšeng datha ya maitirelo yeo e bontšhago kamano ya lebaka, go swana le tsela ya bolwetši goba ditlamorago tša mokgwa wa kalafo.

Ditirišo tša Datha ya Maitirelo ka go Tlhokomelo ya Maphelo

Go tšea Diswantšho tša tša Kalafo

Datha ya maitirelo e fetošitše go tšea diswantšho tša kalafo ka go fa tsela ya go rarolla go hwetšagala mo go lekanyeditšwego ga disete tša data tše di hlalošitšwego tšeo di nyakegago bakeng sa go tlwaetša dika tša go ithuta ka motšhene. Tabeng ye, di-GAN le di-VAE ke mekgwa e holago ya go kopanya diswantšho tša MRI, CT goba tša X-ray. Go dirišwa ga diswantšho tše bjalo tša maitirelo go thuša ditsebi tša radiology le di- algorithm tša AI go lemoga dilo tše di sa swanego di- scan tša tša kalafo ka go nepagala mo go phagamego. Datha ya maitirelo ya go tšea diswantšho e fa banyakišiši gape sebaka sa go tlwaetša dika tša go ithuta ka mo go tseneletšego ntle le ditaba tša tlhaelelo ya datha goba go eka sephiri sa balwetši.

Mohlala: Di-MRI tšeo di tšweleditšwego ke GAN: Tekong ya morago bjale ya go arolwa ga hlagala ya bjoko, banyakišiši ba dirišitše di-GAN go tšweletša diswantšho tša maitirelo tša di-MRI tša hlagala. Ba ile ba kgona go tlwaetša dika tša go ithuta ka mo go tseneletšego go utolla melato ye bjalo ka go nepagala mo go phagamego ntle le go nyaka dibolumo tša datha ya balwetši.

Diteko tša Tlhokomelo

Ke ka monaganong gore datha ya maitirelo e swanetše go šomišwa le datha ya setšo ya kliniki, gomme e šoma kudukudu mafelong a malwetši a sewelo moo go tsenya balwetši dithutong go lego thata. Dihlopha tša maitirelo di dumelela monyakišiši go ekiša dipoelo tša balwetši ka tlase ga diprothokhole tše di fapanego tša kalafo, ka go rialo di akgofiša go utollwa ga dihlare-tagi le go di dira diteko.

Ka mohlala, di-EHR tša maitirelo di ka kgontšha dikhamphani tša dihlare go ekiša dipoelo tša kalafo bakeng sa dihlopha tša balwetši ba kgonthe. Se se tla dumelela go dira diteko tša kgopolokgolo le go hlahloba go šoma gabotse ga diokobatši gomme, go na le kgonagalo ye kgolo, se tla fokotša nako le ditshenyagalelo tša diteko tša kliniki.

Go oketša Datha

Datha ya maitirelo e tla nolofatša tshepedišo ya go oketša datha go ithuteng ka motšhene, go kgontšha dika tša go bolela e sa le pele ka maatla. Direkoto tša maitirelo tša balwetši goba ya data ya go tšea diswantšho e ka thuša go tlaleletša di-dataset tše nnyane ka tlhokomelong ya maphelo, go fokotša go swanela go feta tekano le go dumelela kakaretšo ye kgolo ya dika tša AI.

Bongaka bja go Nepagala

Genomics ya maitirelo, goba go tšweletšwa ga data ya omics, e bula ditsela tše difsa tša kalafo ya go nepagala tabeng ye. Banyakišiši ba ka nyakišiša kamoo diphetogo tše itšego tša leabela di kgomago kotsi ya bolwetši goba dikarabelo tša kalafo ka mokgwa wo o swanetšego go nea dikalafo tšeo di hlametšwego motho ka noši ka gare ga di- dataset tša maitirelo tšeo di bontšhago dikarolwana tša leabela tša balwetši.

Dikakanyokgolo tša Taolo le Boitshwaro

Le ge e le gore ya data ya maitirelo e na le mohola o mogolo, e tšweletša dipotšišo tše dingwe tše bohlokwa kudu tša taolo le tša boitshwaro:

Ditlhako tša Taolo: Balaodi ba tlhokomelo ya maphelo ba sa leka go kwešiša ka moo ba ka hlophago datha ya maitirelo. Ka ge ya data ye bjalo e sa tšwa go balwetši ba nnete, e ka ba gabotse ka ntle ga melawana ye e lego gona goba ka ntle ga melao ya ditheo tša taolo. Le ge go le bjalo, e swanetše go obamela dinyakwa tša boitshwaro bakeng sa tšhomišo ya tlhokomelo ya maphelo ya AI.

Data Generation Bias: Mohlala ofe kapa ofe ya data tswakana e na le ba bang ba leeme kapa diphoso. Tše di ka dira gore dataset yeo e tšweletšwago e bontšhe go se phethagale mo go bjalo gomme tša feleletša ka dipoelo tša nyakišišo tše di fošagetšego goba tše di nago le leeme goba dipolelelopele tše di fošagetšego tša AI.

Netefatšo: Datha ya maitirelo e swanetše go netefatšwa bakeng sa potego gammogo le go nepagala. Ka lebaka la gore ya data ya maitirelo e ka bontšha datha ya kgonthe, ga e dire gore e be ye botse ka mo go lekanego bakeng sa dikgopelo tša tlhokomelo ya maphelo tšeo di nago le nako.

Tše dingwe tša didirišwa tša maemo a godimo le ditlhako tšeo di sa tšwago go tšwelela go thekga moloko wa datha ya maitirelo ya tlhokomelo ya maphelo ke tše di latelago:

CTGAN: Khutsofatšo ya Conditional Tabular GAN, sedirišwa sa mohlodi wo o bulegilego sa go tšweletša datha ya tafola ya maitirelo. Ka tlwaelo e phethagatšwa ka tlhokomelong ya maphelo go kopanya di-EHR.

Synthpop : Se ke sedirišwa sa R sa go tšweletša diphetolelo tša maitirelo tša datha ye e nago le tlhokomelo. E šomišitšwe kudu go tšweletša di-dataset tšeo di bolokago sephiri tlhokomelong ya tša maphelo.

Sehlomathiši sa Datha: Sehlomathiši sa Mothopo wo o Bulegilego seo se Hlagišago Disete tša Datha tša Maitirelo ka Sephiri se se bolokilwego. Sedirišwa se thekga dika tša Mokgwa wa Sebopego sa go se kgethe, se se Ikemego, le se se amanago.

Pono ya Bokamoso bja Datha ya Maitirelo ka Tlhokomelong ya Maphelo

ya data maitirelo e na le bokgoni bjo bogolo kudu ka tlhokomelong ya maphelo. AI ye e kaonafetšego le dika tša go tšweletša di ka akgofiša kudu boitlhamelo go ralala le mafelo a mmalwa:

Telemedicine: Ka kgopolo e oketšegago ya telemedicine, go ka kgonega go hlama di-dataset tša tlwaetšo tša maitirelo tšeo di theilwego go data bakeng sa ditshepedišo tša AI tšeo di akaretšwago go hlokomeleng balwetši le go hlahloba balwetši kgole.

AI ka go Diagnostics: Tlwaetšo ya data ya maitirelo yeo e ekišago maemo a sewelo goba ao a sa emelwago kudu e ka oketša go nepagala ga tlhahlobo ya malwetši go balwetši ka ditshepedišo tša tlhokomelo ya maphelo, kudukudu malwetšing a sewelo.

**Dinyakišišo tša go Selaganya Dihlongwa:**Data ya maitirelo e ka netefatša kabo ye e bolokegilego ya datha ya tlhokomelo ya maphelo go ralala le dihlongwa. Se se nolofatša tirišano ya lefase ka bophara ntle le go oketša ditaba tše dingwe tše di amanago le sephiri.

Mafetšo

Datha ya maitirelo e emela phetogo ya mohlala ka tlhokomelong ya maphelo ka gobane e dumelela datha go feta mafokodi a yona ao a ka bago gona ka phihlelelo, go katološwa, le ditaba tša sephiri. Banyakišiši, ditsebi tša tša kalafo le bahlami ba AI ba be ba tla lokologile go hlama dilo tše difsa ntle le go bea sephiri sa balwetši kotsing goba ditekanyetšo tša boitshwaro. Ka boitlhamelo bjo bo tšwelago pele ka dikaong tša go tšweletša, go akaretšwa di-GAN, di-VAE, le dinetweke tša Bayesian, ya data ya maitirelo e ya go ba sedirišwa sa go bopa bokamoso bja tlhokomelo ya maphelo, go tloga go diteko tša kliniki le diteko go ya go kalafo yeo e hlamilwego ka bowena.

Ka go diriša thekinolotši ye ka boikarabelo, lefapha la tša maphelo le ka notlolla dikgonagalo tšeo di sa kago tša bonwa tlhokomelong ya balwetši, nyakišišong le boitlhamelo.