sundhedsdata Afidentificering

Navigering af compliance-kompleksiteter til Bridge AI & Healthcare

Drevet af en overflod af billig behandlingskraft og en uendelig strøm af data, udfører AI og maskinlæring fantastiske ting for organisationer rundt om i verden. Desværre er nogle få af de industrier, der får utrolige fordele ved disse avancerede teknologier, også stærkt regulerede, hvilket tilføjer friktion til, hvad der allerede kan være en kompleks implementering.

Healthcare er plakaten til en stærkt reguleret industri, og organisationer i USA har været nødt til at håndtere beskyttede sundhedsoplysninger (PHI) i overensstemmelse med Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) i næsten 25 år. I dag er regler om alle former for personligt identificerbare oplysninger (PII) imidlertid i konvergering, herunder Europas generelle databeskyttelsesforordning (GDPR), Singapores persondatalovgivning (PDPA) og mange andre.

Selvom regler normalt er fokuseret på indbyggere i et bestemt område, kræver nøjagtige AI -modeller store datasæt, der er diversificerede med hensyn til alder, køn, race, etnicitet og geografisk placering af deres emner. Det betyder, at virksomheder, der håber at tilbyde den næste generation af AI-løsninger til sundhedsudbydere, skal springe igennem en lige så mange og forskelligartede vifte af lovgivningsbøjler eller risikere at skabe værktøjer med indbyggede bias, der forurener resultater.

Afidentificering af dataene

Afidentificering af dataene At finde på nok data til effektivt at "lære" AI tager tid, og afidentificering af disse data for at sikre ejernes beskyttelse og anonymitet kan være en endnu større virksomhed. Derfor tilbyder Shaip licens sundhedsdata det er designet til at hjælpe med at konstruere AI-modeller-herunder tekstbaserede patientjournaler og skadedata, lyd såsom lægeoptagelser eller patient/læge-samtaler og endda billeder og video i form af røntgenstråler, CT-scanninger og MR-resultater.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Vores meget præcise API-løsninger sikrer, at alle 18 felter (som krævet i retningslinjerne for sikker havn) er fuldstændigt afidentificeret og fri for PHI, og ekspertbestemmelse med mennesker i sløjfen (HITL) sikrer, at intet kan falde gennem revnerne. Shaip inkluderer også medicinske datakommentarer, der er afgørende for skalering af et projekt. Annotationsprocessen indebærer afklaring af projektets omfang, gennemførelse af uddannelses- og demokommentarer og en sidste feedbackcyklus og kvalitetsanalyse, der sikrer, at de resulterende annoterede dokumenter opfylder de givne krav.

Ved at udnytte vores cloud -platform får klienter adgang til de data, de har brug for, på et medium, der er sikkert, kompatibelt og skalerbart for at imødekomme enhver efterspørgsel. I tilfælde, hvor en manuel dataudveksling er uønsket, kan vores API'er ofte integreres direkte i en klientplatform for at lette adgang til næsten realtid til både data og afidentificerings-API'er

At bygge AI-modeller er svært nok uden at skulle skaffe dine egne datasæt, hvorfor det næsten altid er bedre at outsource denne arbejdskrævende opgave til en dedikeret udbyder. Vores team af dedikerede de-identifikationstranskriptionister er højtuddannede i PHI-beskyttelse og medicinsk terminologi for at sikre levering af data af højeste kvalitet. Udover at spare tid og penge, undgår du også potentielt lammende straffe der kan ledsage den fejlagtige brug af ikke-kompatible data.

For at hjælpe dig med at afgøre, om Shaip er den partner, du har ledt efter, tilbyder vi en række forskellige eksempeldatasæt som du kan bruge til at begynde at træne dine algoritmer i dag. Vi håber, at du vil slutte dig til os og se dit AI -initiativ tage fart.

Social Share

Du vil måske også kunne lide