Sharma gia nhập Sharecare vào năm 2021 như một phần của thương vụ mua lại doc.ai, công ty có trụ sở tại Thung lũng Silicon đã tăng tốc chuyển đổi kỹ thuật số trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Với doc.ai, Sharma trước đây đã đảm nhiệm nhiều vị trí lãnh đạo khác nhau bao gồm CTO và phó chủ tịch kỹ thuật, một vai trò mà trong đó ông đã phát triển một số công nghệ quan trọng hỗ trợ các sản phẩm quyền riêng tư dựa trên thiết bị di động trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Ngoài vai trò của mình tại Sharecare, Sharma còn là CTO của TEDxSanFrancisco và cũng tham gia vào các sáng kiến ​​phân cấp các thử nghiệm lâm sàng.

Dữ liệu chăm sóc sức khỏe là một tài sản vô cùng quý giá và việc đảm bảo rằng nó được giữ riêng tư và an toàn nên là ưu tiên hàng đầu đối với mọi người. Nhưng khi đại dịch dẫn đến nhiều cuộc kiểm tra và thăm khám bệnh nhân hơn được thực hiện trong môi trường telehealth, thì việc mất kiểm soát dữ liệu đó càng trở nên dễ dàng hơn.

Đây không phải là trường hợp. Có nhiều lựa chọn tốt hơn để đảm bảo dữ liệu sức khỏe của người dùng vẫn riêng tư cho họ. Tương lai của nơi mà tất cả các thông tin y tế chỉ tồn tại ở rìa (thiết bị di động).

Hiện tại, học liên kết (hoặc AI liên kết) đảm bảo rằng dữ liệu của người dùng vẫn ở trên thiết bị và các ứng dụng chạy một chương trình cụ thể vẫn đang học cách xử lý dữ liệu và xây dựng một mô hình tốt hơn, hiệu quả hơn. Luật HIPAA bảo vệ dữ liệu y tế của bệnh nhân, nhưng việc học liên kết sẽ tiến thêm một bước nữa bằng cách không chia sẻ dữ liệu với các bên ngoài.

Tận dụng hoạt động học tập liên kết là nơi dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể phát triển với công nghệ.

Học máy truyền thống yêu cầu tập trung dữ liệu để đào tạo và xây dựng mô hình. Với tính năng học tập liên kết, việc kết hợp các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư khác có thể xây dựng các mô hình trong một thiết lập dữ liệu phân tán mà không làm rò rỉ thông tin nhạy cảm từ dữ liệu. Điều này sẽ cho phép các chuyên gia y tế trở nên toàn diện hơn và tìm thấy sự đa dạng hơn trong dữ liệu bằng cách đi đến vị trí của dữ liệu: với người dùng.

Cách dữ liệu phù hợp tạo nên thế giới khác biệt

Hiện tại, gần như tất cả mọi người đều mang theo một chiếc điện thoại thông minh có thể thu thập các tín hiệu dựa trên sức khỏe. Với tính năng học tập liên kết, chúng tôi sẽ có thể đáp ứng những người dùng đó. Những tín hiệu dựa trên sức khỏe đó có thể bao gồm ảnh có thông tin y tế, gia tốc kế có thể ghi lại chuyển động, thông tin vị trí GPS có thể tiết lộ tín hiệu về sức khỏe và tích hợp với một số thiết bị sức khỏe có thể chứa dữ liệu sinh trắc học, tích hợp với hồ sơ y tế như Apple health, và hơn.

Các mô hình dự đoán dựa trên AI có thể kết hợp dữ liệu thu thập được trên điện thoại thông minh cho cả nghiên cứu y tế tiền cứu và hồi cứu, đồng thời cung cấp các chỉ số sức khỏe tốt hơn trong thời gian thực.

Công nghệ trong điện thoại của chúng tôi đã cung cấp cho chúng tôi thông tin về chất lượng không khí trong một thời gian, nhưng với tính năng học tập liên kết, tôi hy vọng các ứng dụng sẽ bắt đầu tương tác với người dùng và bệnh nhân trong các sự kiện cụ thể trên cơ sở cá nhân hơn. Ví dụ: nếu người dùng mắc bệnh hen suyễn ở quá gần khu vực đang xảy ra cháy rừng hoặc nếu ai đó bị dị ứng theo mùa ở xung quanh khu vực có lượng phấn hoa cao, tôi hoàn toàn mong đợi ứng dụng sẽ tương tác với người dùng đó và cung cấp các mẹo để giảm thiểu tình huống.

Tầm quan trọng của việc là quyền riêng tư trên hết

Những thông tin chi tiết này không thể được cung cấp nếu không có dịch vụ thu thập thông tin quan trọng từ người dùng. Với các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư (chẳng hạn như quyền riêng tư khác biệt), dữ liệu này chỉ được lưu trữ cục bộ và bên lề, mà không được gửi lên đám mây hoặc bị rò rỉ cho bên thứ ba.

Chúng tôi tiếp tục nhấn mạnh tầm quan trọng của quyền riêng tư, nhưng tầm quan trọng của nó không thể được phóng đại. Người dùng phải sở hữu dữ liệu của họ và có tính minh bạch về nơi dữ liệu được gửi và chia sẻ. Mọi loại dữ liệu cần được cấp phép thu thập và phải có sự minh bạch về cách dữ liệu sẽ được sử dụng.

Có nhiều điều về quyền riêng tư hơn là tuyên bố sứ mệnh - khi các dịch vụ y tế được xây dựng ưu tiên quyền riêng tư, bạn có thể thu hút nhiều người tham gia hơn vào vòng đào tạo dữ liệu, cho phép các nhóm tìm thấy nhóm người dùng đa dạng hơn, những người cảm thấy tự tin hơn trong việc chia sẻ quyền truy cập vào quyền riêng tư của họ dữ liệu. Hệ thống y tế thời gian thực và bao trùm hơn, nơi các mô hình học hỏi nhanh hơn từ một nhóm lớn người dùng thay vì chỉ một số ít, sẽ dẫn đến kết quả sức khỏe tốt hơn.

Sự thật không may là việc chăm sóc sức khỏe đã trở nên vô cùng tồi tệ và việc trao đổi dữ liệu thường khó khăn và tốn kém. Ví dụ: dữ liệu EMR không có sẵn với các xác nhận quyền sở hữu và dữ liệu kê đơn, sau đó tìm hiểu liệu đơn thuốc thậm chí đã được thu thập chỉ tồn tại trong các hệ thống khác hay chưa. Sau đó, nếu bạn phân lớp dữ liệu, chẳng hạn như di truyền, những gì bạn ăn, các yếu tố quyết định xã hội về sức khỏe và dữ liệu hoạt động, bạn sẽ gặp vấn đề về nhiều nút cho một người dùng. Không có nguồn duy nhất của sự thật đầy đủ và việc tập trung tất cả những điều này là vô cùng khó.

Học tập liên tục cung cấp cơ hội hoàn hảo để tránh những rào cản này. Bằng cách giao cho người dùng / bệnh nhân chịu trách nhiệm điều phối dữ liệu sức khỏe của họ, bạn có thể cung cấp các lựa chọn tham gia phù hợp để tìm hiểu từ dữ liệu của họ trên các hệ thống riêng biệt này. Giờ đây, có thể hình dung việc học tập liên kết được áp dụng trong các tổ chức, nắm giữ dữ liệu nhạy cảm và cùng nhau xây dựng các mô hình hiệu quả và hiệu quả hơn trong chăm sóc sức khỏe.

Theo Insidebigdata.com