醫療數據去標識化

駕馭合規複雜性以橋接 AI 和醫療保健

在大量廉價的處理能力和永無止境的海量數據的推動下,人工智能和機器學習正在為全球組織創造驚人的成就。 不幸的是,一些有望從這些先進技術中獲得巨大收益的行業也受到高度監管,這給本來就很複雜的實施增加了摩擦。

醫療保健是受到嚴格監管的行業的典型代表,近 25 年來,美國的組織不得不根據《健康保險流通與責任法案》(HIPAA) 處理受保護的健康信息 (PHI)。 然而,今天,關於各種個人身份信息 (PII) 的法規正在趨同,包括歐洲的通用數據保護條例 (GDPR)、新加坡的個人數據保護法 (PDPA) 等等。

雖然法規通常側重於特定區域的居民,但準確的 AI 模型需要大數據集,這些數據集在對象的年齡、性別、種族、民族和地理位置方面是多樣化的。 這意味著希望為醫療保健提供商提供下一代 AI 解決方案的公司必須跳過同樣數量眾多且多樣化的監管範圍或風險創造工具,這些工具具有會污染結果的內置偏見。

去識別數據

去識別數據 提供足夠的數據來有效地“教授”人工智能需要時間,而對數據進行去識別化以確保其所有者的保護和匿名可能是一項更大的任務。 這就是 Shaip 提供許可的原因 醫療數據 它旨在幫助構建 AI 模型——包括基於文本的患者病歷和索賠數據、醫生錄音或患者/醫生對話等音頻,甚至 X 射線、CT 掃描和 MRI 結果形式的圖像和視頻。

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

我們高度準確的 API 解決方案可確保所有 18 個字段(根據安全港指南的要求)完全去標識化且沒有 PHI,並且與人在環中的專家確定 (HITL) 確保沒有任何東西可以通過裂縫。 Shaip 還包括對擴展項目至關重要的醫療數據註釋功能。 註釋過程包括澄清項目的範圍、進行培訓和演示註釋,以及最終的反饋週期和質量分析,以確保生成的註釋文檔滿足給定的要求。

通過利用我們的雲平台,客戶可以在安全、合規且可擴展的介質中訪問他們需要的數據,以滿足任何需求。 在不希望進行手動數據交換的情況下,我們的 API 通常可以直接集成到客戶端平台中,以促進對數據和去標識化 API 的近實時訪問

無需獲取自己的數據集,構建 AI 模型就已經足夠困難,這就是為什麼將這項勞動密集型任務外包給專門的提供商幾乎總是更好的原因。 我們專門的去標識化轉錄員團隊在 PHI 保護和醫學術語方面訓練有素,以確保提供最高質量的數據。 除了節省時間和金錢,您還可以避免 潛在的嚴厲處罰 這可能伴隨著不合規數據的錯誤使用。

為了幫助您確定 Shaip 是否是您一直在尋找的合作夥伴,我們提供了多種 樣本數據集 您可以使用它來開始訓練您的算法。 我們希望您能加入我們並見證您的 AI 計劃起飛。

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