Drivs av ett överflöd av billig processorkraft och en oändlig översvämning av data, AI och maskininlärning gör fantastiska saker för organisationer runt om i världen. Tyvärr är några av de branscher som kommer att få otroliga fördelar med denna avancerade teknik också starkt reglerade, vilket ger friktion till det som redan kan vara en komplex implementering.
Sjukvård är efterbarn till en starkt reglerad bransch, och organisationer i USA har tvingats hantera skyddad hälsoinformation (PHI) i enlighet med Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) i nästan 25 år. Idag är emellertid förordningar om alla möjliga personligt identifierbara uppgifter (PII) sammanfallande, inklusive Europas allmänna dataskyddsförordning (GDPR), Singapores personuppgiftsskyddslag (PDPA) och många andra.
Även om regelverk vanligtvis är inriktade på invånare i ett specifikt område, kräver noggranna AI -modeller stora datamängder som är diversifierade när det gäller ålder, kön, ras, etnicitet och geografisk plats för sina ämnen. Det betyder att företag som hoppas kunna erbjuda nästa generations AI-lösningar till vårdgivare måste hoppa igenom ett lika många och varierande utbud av regleringsbågar eller riskera att skapa verktyg med inbyggda fördomar som förorenar resultaten.
Avidentifiera data
Att ta fram tillräckligt med data för att effektivt "lära" AI tar tid, och att avidentifiera dessa uppgifter för att säkerställa skydd och anonymitet för sina ägare kan vara ett ännu större företag. Det är därför Shaip erbjuder licensierade vårddata det är utformat för att hjälpa till att konstruera AI-modeller-inklusive textbaserade patientjournaler och skadedata, ljud som exempelvis läkarinspelningar eller patient/doktorssamtal, och till och med bilder och video i form av röntgen, CT-skanningar och MR-resultat.
Våra mycket exakta API-lösningar säkerställer att alla 18 fält (enligt kraven i Safe Harbor-riktlinjerna) är helt avidentifierade och fria från PHI, och expertbestämning med människor i slingan (HITL) säkerställer att ingenting kan falla igenom sprickorna. Shaip innehåller också funktioner för anteckningar av medicinsk data som är avgörande för skalning av ett projekt. Annotationsprocessen innebär att förtydliga projektets omfattning, genomföra utbildning och demokommentarer samt en slutlig feedbackcykel och kvalitetsanalys som säkerställer att de resulterande kommenterade dokumenten uppfyller de givna kraven.
Genom att använda vår molnplattform får kunder tillgång till den information de behöver i ett medium som är säkert, kompatibelt och skalbart för att möta alla efterfrågor. I de fall där ett manuellt datautbyte är oönskat kan våra API: er ofta integreras direkt i en klientplattform för att underlätta åtkomst i realtid till både data- och avidentifierings-API: er
Att bygga AI-modeller är svårt nog utan att behöva skaffa dina egna datamängder, varför det är nästan alltid bättre att lägga ut denna arbetskrävande uppgift till en dedikerad leverantör. Vårt team av dedikerade avidentifieringstranskriptionister är högutbildade i PHI-skydd och medicinsk terminologi för att säkerställa leverans av data av högsta kvalitet. Förutom att spara tid och pengar slipper du också potentiellt förlamande straff som kan följa med felaktig användning av data som inte överensstämmer.
För att hjälpa dig att avgöra om Shaip är den partner du har letat efter erbjuder vi en mängd olika provdatauppsättningar som du kan använda för att börja träna dina algoritmer idag. Vi hoppas att du kommer att gå med oss och se hur ditt AI -initiativ tar fart.
