Software1
MedModelsPatient SynthesizerWird als Lizenz ausgeliefert und beim Datenhalter installiert. Läuft ohne Internetverbindung.FlaggschiffIm Einsatz bei Kunden
Wie ein echter Datensatz,
nur ohne echte Patienten.
Der Patient Synthesizer lernt aus echten Verlaufsdaten und erzeugt synthetische Patienten, die statistisch tragfähig sind, aber keinen realen Menschen abbilden. Er läuft dort, wo die Daten liegen. Ob Sie selbst Daten halten oder für Ihr Vorhaben Daten suchen: Wir bringen beides zusammen.
Wofür
Nutzen synthetischer Kohorten.
Auswerten
Verteilungen, Häufigkeiten und Zusammenhänge lassen sich direkt auf der synthetischen Kohorte untersuchen. Der Qualitätsreport weist aus, für welche Größen die Struktur trägt.
Teilen und veröffentlichen
Die Kohorte darf das Haus verlassen. Partner, Auftragnehmer und Gutachter arbeiten am selben Material, Ergebnisse bleiben nachvollziehbar.
Zusammenführen
Mehrere Häuser können synthetische Kohorten beisteuern und gemeinsam auswerten, ohne dass echte Daten irgendein Haus verlassen.
Ablauf einer Synthetisierung
Unsere Software reist, nicht die Daten.
Der Synthesizer wird beim Datenhalter installiert und erzeugt dort eine synthetische Kohorte. Nach Freigabe kann sie das Haus verlassen, und der Datennutzer arbeitet damit. Wenn ein Ergebnis auf den echten Daten gebraucht wird, geht der fertige Code zurück zum Datenhalter, nicht der Bestand zum Nutzer.
Fluss von (synthetischen) DatenFluss von Code und Ergebnis
MedModelsSoftwareanbieter
DatenhalterKlinik, Kasse, Register
DatennutzerForschung, Pharma, IT
Bestand2
DatenhalterEchte VerlaufsdatenDer vorhandene Bestand, allgemein oder auf eine Kohorte zugeschnitten. Er verlässt das Haus nicht.Erzeugung im Haus3
DatenhalterSynthetische KohorteAus den echten Daten gelernt, statistisch übereinstimmend, ohne reale Personen. Mit Qualitäts- und Datenschutzreport.Übergabe4
DatennutzerSynthetische Kohorte beim NutzerDer Datenhalter prüft und gibt frei. Erst danach verlässt die Kohorte das Haus.Entwicklung5
DatennutzerAuswertung entwickelnDer Datennutzer entwickelt Analysen und Modelle auf den synthetischen Daten.Lauf auf echten Daten6
DatenhalterCode läuft beim DatenhalterDer fertige Code kann an den Datenhalter zurückgegeben und dort auf den echten Daten ausgeführt werden.Ergebnis7
DatennutzerAuswertung zurückZurück geht nur das Ergebnis, nicht der Datenbestand.Schematische Darstellung. Rollen können in einem Haus zusammenfallen.
Nutzbarkeit
Was in der Kohorte erhalten bleibt.
Verglichen werden Verteilungen, nicht Personen. Der Report weist für jede geprüfte Größe die Abweichung zwischen echter und synthetischer Kohorte aus.
KenngrößeEchte KohorteSynthetischAbweichung
Patienten48.21048.210identisch
Medianes Alter67 Jahre66 Jahre1 Jahr
Prävalenz Hypertonie (I10)61,4 %60,8 %0,6 Prozentpunkte
Kontakte je Patient (Median)99identisch
Tage zwischen Kontakten (Median)74713 Tage
Beobachtungsdauer je Patient (Median)4,2 Jahre4,1 Jahre0,1 Jahre
Erstdiagnose bis Intervention (Median)541 Tage528 Tage13 Tage
Stationäre Wiederaufnahme in 30 Tagen12,7 %13,4 %0,7 Prozentpunkte
Verläufe ohne Kontakt über 12 Monate18,3 %17,1 %1,2 Prozentpunkte
Sequenz I10 vor I2171,2 %68,4 %2,8 Prozentpunkte
Grün: Abweichung innerhalb der definierten Toleranz.
Beispielhafte Darstellung eines Reports. Werte je Datenbestand unterschiedlich.
Datenschutz
Anonymität wird geprüft, nicht behauptet.
Zu jeder Synthetisierung gehört ein Privacy-Report. Er prüft, ob sich einzelne Personen aus den synthetischen Daten zurückgewinnen lassen. Der Bericht ist versioniert und maschinenlesbar, damit er in Ihre Freigabeunterlagen eingehen kann.
Beispielreport anfordernPrivacy-ReportDatenschutz
Wiedererkennung einzelner Verläufekein Treffer
Nächster-Nachbar-Abstandüber Schwelle
Membership-Inference-Testnahe Zufall
Seltene Merkmalskombinationenunterdrückt
Betrieb
Läuft dort, wo die Daten liegen.
Installation
Für den Offline-Betrieb gebaut: Nach einmaliger Lizenzprüfung bei der Einrichtung, noch bevor Daten aufgespielt sind, arbeitet die Software ohne Internetverbindung. Auslieferung als Container oder Python-Paket, kompiliert, für eigene Hardware oder Ihre Cloud.
Anbindung
Ein- und Ausgabe laufen über MedRecords, den offenen Datencontainer aller Produkte. Gängige Tabellenformate liest die quelloffene Bibliothek direkt ein, bei Bedarf unterstützen wir bei der Anbindung. Ausgegeben wird in dem Format, das Ihre weitere Verarbeitung braucht.
Anforderungen
GPU empfohlen, der Betrieb auf CPU ist möglich. Der tatsächliche Bedarf richtet sich nach Kohortengröße und Trainingsumfang. Richtwerte stehen in der Dokumentation, die Auslegung stimmen wir vorab mit Ihrer IT ab.
Nutzung
Versionierte Software mit Support und regelmäßigen Releases. Modellgewichte, die auf Ihren Daten entstehen, bleiben bei Ihnen und lassen sich für weitere Läufe wiederverwenden, ohne dass erneut trainiert werden muss.
Weiter im Portfolio
Auf demselben Kern stehen weitere Werkzeuge.
Auswertung, Kohortenauswahl, Anbindung klinischer Systeme und das EHDS-Tool für regulierte Freigaben teilen sich dieselbe Grundlage. Was Sie hier aufbauen, lässt sich weiterverwenden.