Udostępnianie danych medycznych to silny trend w rozwiniętych krajach. Takie udostępnianie nie jest dla samego udostępniania. Takie informacje są wykorzystywane w różnych badaniach, które pomagają w rozwiązywaniu różnych problemów.
Proszę sobie wyobrazić, że na cukrzycę na całym świecie cierpi 347 milionów ludzi. Retionopatia cukrzycowa to choroba oczu związana z cukrzycą długotrwałą.
Udostępniono ogromny zbiór zdjęć siatkówek oczu w celu opracowania metody szybkiej diagnostyki. Dzięki wczesnemu wykryciu choroby może być skutecznie leczona. W przeciwnym wypadku może doprowadzić do trwałej ślepoty.
Zbiór danych udostępniony w celu rozwiązania problemu związanego z retionopatią można odnaleźć na stronie:
https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detectionTakich zbiorów danych jest ogromna liczba. Dla przykładu na jednej stronie Kaggle można odnaleźć różnego rodzaju zbiory:
https://www.kaggle.com/datasetsDane takie są wykorzystywane w technikach takich jak np. uczenie maszynowe (machine learning) lub uczenie głębokie (deep learning). Dane historyczne pozwalają nauczyć sieć neuronową w odkrywaniu zależności, które są poza zasięgniem możliwości poznawczych ludzi.
Czasami trudo przewidzieć jakie dane mogą się przydać. Jakieś nawet suche statystyki rolnicze były wykorzystane do tworznia modelu globalnego ocieplenia.
Wracając do danych medycznych i do wypowiedzi dyrektora ap, który nie chce by ktokolwiek dowiedział się o jego woreczku żółciowym jest z pewnością nieświadomy, że takie udostępnione dane pozwalają ratować ludziom życie. Może nawet on sam kiedyś będzie korzystał z technologii opracowanej na podstawie danych, które wydają się nie potrzebne.
