<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Healthcare Research on Formize.com բլոգ</title><link>https://blog.formize.com/hy/tags/healthcare-research/</link><description>Recent content in Healthcare Research on Formize.com բլոգ</description><generator>Hugo</generator><language>hy</language><atom:link href="https://blog.formize.com/hy/tags/healthcare-research/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Formize-ի միջոցով առողջապահական հետազոտությունների համար սինթետիկ տվյալների հետագծի արագացում</title><link>https://blog.formize.com/hy/synthetic-data-traceability-for-healthcare-research/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/hy/synthetic-data-traceability-for-healthcare-research/</guid><description>&lt;h1 id="formize-ի-միջոցով-առողջապահական-հետազոտությունների-համար-սինթետիկ-տվյալների-հետագծի-արագացում">Formize-ի միջոցով առողջապահական հետազոտությունների համար սինթետիկ տվյալների հետագծի արագացում&lt;/h1>
&lt;h2 id="ինչու-է-կարևոր-սինթետիկ-տվյալների-հետագիծը-առողջապահության-մեջ">Ինչու է կարևոր սինթետիկ տվյալների հետագիծը առողջապահության մեջ&lt;/h2>
&lt;p>Առողջապահական AI նախագծերը հիմնված են մեծ տվյալների հավաքածուների վրա, որոնք հաճախ պարունակում են պաշտպանված առողջապահական տեղեկատվություն (PHI). Որպեսզի պաշտպանվի հիվանդի գաղտնիությունը, իսկ միաժամանակ ապահովվի բարձրորակ մոդելների ուսուցումը, կազմակերպությունները դիմում են &lt;strong>սինթետիկ տվյալներին&lt;/strong>—արհեստական կերպով գեներացված գրառումներ, որոնք կրկնօրինակում են իրական հիվանդի տվյալների վիճակագրական հատկությունները:&lt;/p>
&lt;p>Սակայն սինթետիկ տվյալները ներկայացնում են նոր համապատասխանության մարտահրավեր՝ &lt;strong>հետագծում&lt;/strong>: Կարգավորողները, էթիկայի հանձնաժողովները և հետազոտության ֆինանսավորողները ավելի շատ պահանջում են ապացույց, որ:&lt;/p></description></item></channel></rss>