De-identifikasi Data kesehatan

Menavigasi Kompleksitas Kepatuhan untuk Menjembatani AI & Perawatan Kesehatan

Didorong oleh berlimpahnya kekuatan pemrosesan yang murah dan banjir data yang tiada henti, AI dan pembelajaran mesin mencapai hal-hal luar biasa bagi organisasi di seluruh dunia. Sayangnya, beberapa industri yang akan memperoleh manfaat luar biasa dari teknologi canggih ini juga sangat diatur, menambah gesekan pada apa yang sudah bisa menjadi implementasi yang kompleks.

Perawatan kesehatan adalah anak cucu dari industri yang diatur secara ketat, dan organisasi di Amerika Serikat harus menangani informasi kesehatan yang dilindungi (PHI) sesuai dengan Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA) selama hampir 25 tahun. Namun, hari ini, peraturan tentang semua jenis informasi pengenal pribadi (PII) menyatu, termasuk Peraturan Perlindungan Data Umum Eropa (GDPR), Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi Singapura (PDPA), dan banyak lainnya.

Sementara peraturan umumnya berfokus pada penduduk area tertentu, model AI yang akurat memerlukan kumpulan data besar yang beragam dalam hal usia, jenis kelamin, ras, etnis, dan lokasi geografis subjek mereka. Itu berarti perusahaan yang berharap dapat menawarkan solusi AI generasi berikutnya kepada penyedia layanan kesehatan harus melewati berbagai rintangan peraturan yang sama banyaknya dan beragam atau alat pembuat risiko dengan bias bawaan yang mencemari hasil.

De-Mengidentifikasi Data

De-identifikasi data Menghasilkan data yang cukup untuk “mengajarkan” AI secara efektif membutuhkan waktu, dan mengidentifikasi data tersebut untuk memastikan perlindungan dan anonimitas pemiliknya dapat menjadi pekerjaan yang lebih besar. Itu sebabnya Shaip menawarkan berlisensi data kesehatan yang dirancang untuk membantu membangun model AI — termasuk catatan medis pasien dan data klaim berbasis teks, audio seperti rekaman dokter atau percakapan pasien/dokter, dan bahkan gambar dan video dalam bentuk rontgen, CT scan, dan hasil MRI.

Mari diskusikan kebutuhan Data Pelatihan AI Anda hari ini.

Solusi API kami yang sangat akurat memastikan bahwa semua 18 bidang (seperti yang dipersyaratkan oleh Safe Harbor Guidelines) benar-benar tidak teridentifikasi dan bebas dari PHI, dan Expert Determination with Humans in the Loop (HITL) memastikan bahwa tidak ada yang bisa jatuh melalui celah. Shaip juga menyertakan kemampuan anotasi data medis yang penting untuk skala proyek. Proses anotasi melibatkan klarifikasi ruang lingkup proyek, melakukan pelatihan dan anotasi demo, dan siklus umpan balik akhir dan analisis kualitas yang memastikan dokumen beranotasi yang dihasilkan memenuhi persyaratan yang diberikan.

Dengan memanfaatkan platform cloud kami, klien mendapatkan akses ke data yang mereka butuhkan dalam media yang aman, sesuai, dan skalabel untuk memenuhi permintaan apa pun. Dalam kasus di mana pertukaran data manual tidak diinginkan, API kami sering dapat diintegrasikan langsung ke platform klien untuk memfasilitasi akses hampir real-time ke data dan API de-identifikasi

Membangun model AI cukup sulit tanpa harus mencari sumber set data Anda sendiri, itulah sebabnya hampir selalu lebih baik untuk mengalihdayakan tugas padat karya ini ke penyedia khusus. Tim ahli transkripsi de-identifikasi kami sangat terlatih dalam perlindungan PHI dan terminologi medis untuk memastikan pengiriman data dengan kualitas terbaik. Selain menghemat waktu dan uang, Anda juga menghindari hukuman yang berpotensi melumpuhkan yang dapat menyertai kesalahan penggunaan data yang tidak sesuai.

Untuk membantu Anda menentukan apakah Shaip adalah mitra yang Anda cari, kami menawarkan berbagai kumpulan data sampel yang dapat Anda gunakan untuk mulai melatih algoritme Anda hari ini. Kami harap Anda akan bergabung dengan kami dan menyaksikan inisiatif AI Anda lepas landas.

sosial Share