<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Healthcare Compliance on Formize.com tinklaraštis</title><link>https://blog.formize.com/lt/categories/healthcare-compliance/</link><description>Recent content in Healthcare Compliance on Formize.com tinklaraštis</description><generator>Hugo</generator><language>lt</language><atom:link href="https://blog.formize.com/lt/categories/healthcare-compliance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Sintetinių duomenų sekimo spartinimas sveikatos tyrimams naudojant Formize</title><link>https://blog.formize.com/lt/synthetic-data-traceability-for-healthcare-research/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/lt/synthetic-data-traceability-for-healthcare-research/</guid><description>&lt;h1 id="sintetinių-duomenų-sekimo-spartinimas-sveikatos-tyrimams-naudojant-formize">Sintetinių duomenų sekimo spartinimas sveikatos tyrimams naudojant Formize&lt;/h1>
&lt;h2 id="kodėl-svarbus-sintetinių-duomenų-sekimas-sveikatos-priežiūroje">Kodėl svarbus sintetinių duomenų sekimas sveikatos priežiūroje&lt;/h2>
&lt;p>Sveikatos AI projektai remiasi milžiniškais duomenų rinkiniais, kuriuose dažnai yra apsaugotos sveikatos informacijos (PHI). Siekdamos apsaugoti pacientų privatumą ir tuo pačiu suteikti galimybę mokyti aukštos kokybės modelius, organizacijos kreipiasi į &lt;strong>sintetinius duomenis&lt;/strong> – dirbtinai sukurtus įrašus, kurie imituoja realių pacientų duomenų statistines savybes.&lt;/p>
&lt;p>Tačiau sintetiniams duomenims atsiranda naujas atitikties iššūkis: &lt;strong>sekimas&lt;/strong>. Reguliuotojai, etikos tarybos ir tyrimų rėmėjai vis dažniau reikalauja įrodymų, kad:&lt;/p></description></item></channel></rss>