Syntetiske datasett kan gi bedre KI-modeller for helsetjenesten

Bruken av syntetiske datasett i utviklingen av kunstig intelligens (KI) innen helsetjenesten har fått økt oppmerksomhet, særlig på grunn av deres potensial til å ivareta personvern og forbedre modellers ytelse. Ved å generere data som etterligner ekte pasientinformasjon, kan man trene KI-modeller uten å kompromittere sensitiv informasjon.
(Les mer på tidsskriftet.no)

Imidlertid er det avgjørende å være oppmerksom på utfordringer knyttet til kvalitet og mangfold i syntetiske datasett. En studie publisert på arXiv fremhever at uten tilstrekkelig tilførsel av ferske, reelle data i hver generasjon av en selvforsterkende syklus, risikerer fremtidige generative modeller en gradvis reduksjon i enten kvalitet (presisjon) eller mangfold (rekall).
(Les studien på arXiv)

Dette fenomenet, kjent som “model collapse”, oppstår når modeller over tid blir trent på data generert av tidligere modeller, uten tilstrekkelig innslag av ekte data. Resultatet kan være at modellene mister evnen til å produsere nøyaktige og varierte resultater, noe som er kritisk i helsesektoren hvor beslutninger basert på KI kan ha betydelige konsekvenser.

For å motvirke denne utfordringen er det viktig å integrere reelle data i treningsprosessene for KI-modeller. Dette sikrer at modellene forblir representative og opprettholder høy ytelse. Videre bør det utvikles metoder for å evaluere og overvåke kvaliteten på syntetiske datasett, slik at de effektivt kan supplere ekte data uten å introdusere skjevheter eller feil.

I sum har syntetiske datasett et betydelig potensial i utviklingen av KI for helsetjenester, spesielt når det gjelder å beskytte pasienters personvern. Likevel er det avgjørende å være bevisst på og adressere de iboende utfordringene for å sikre at bruken av slike datasett fører til pålitelige og effektive KI-løsninger.