sjukvård Data Avidentifiering

Navigera efterlevnadskomplexiteter till Bridge AI & Healthcare

Drivs av ett överflöd av billig processorkraft och en aldrig sinande störtflod av data, AI och maskininlärning åstadkommer fantastiska saker för organisationer runt om i världen. Tyvärr är några av de industrier som kan få otroliga fördelar av dessa avancerade teknologier också mycket reglerade, vilket lägger till friktion till vad som redan kan vara en komplex implementering.

Hälso- och sjukvården är efterbarnet till en hårt reglerad bransch, och organisationer i USA har varit tvungna att hantera skyddad hälsoinformation (PHI) i enlighet med Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) i nästan 25 år. Idag konvergerar dock bestämmelser om alla typer av personligt identifierbar information (PII), inklusive Europas allmänna dataskyddsförordning (GDPR), Singapores lag om skydd av personuppgifter (PDPA) och många andra.

Även om regler ofta är inriktade på invånare i ett specifikt område, kräver exakta AI-modeller stora datamängder som är diversifierade i termer av 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 gå igenom ett lika många och varierande utbud av regulatoriska ramar eller riskera att skapa verktyg med inbyggda fördomar som förorenar resultaten.

Avidentifiering av data

Avidentifiering av data Att komma med tillräckligt med data för att effektivt "lära ut" AI tar tid, och att avidentifiera dessa data för att säkerställa skyddet och anonymiteten för dess ägare kan vara ett ännu större uppdrag. Det är därför Shaip erbjuder licensierade vårddata som är designad för att hjälpa till att konstruera AI-modeller – inklusive textbaserade patientjournaler och anspråksdata, ljud som läkarinspelningar eller patient-/läkarsamtal, och till och med bilder och video i form av röntgenstrålar, CT-skanningar och MRT-resultat.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

Våra mycket exakta API-lösningar säkerställer att alla 18 fält (enligt Safe Harbor Guidelines) är helt avidentifierade och fria från PHI, och Expert Deermination with Humans in the Loop (HITL) säkerställer att ingenting kan falla mellan stolarna. Shaip inkluderar även medicinska dataanteckningsfunktioner som är avgörande för att skala ett projekt. Anteckningsprocessen innebär att förtydliga projektets omfattning, genomföra utbildning och demokommentarer, och en slutlig återkopplingscykel och kvalitetsanalys som säkerställer att de resulterande kommenterade dokumenten uppfyller de givna kraven.

Genom att använda vår molnplattform får kunder tillgång till den data de behöver i ett medium som är säkert, kompatibelt och skalbart för att möta alla behov. I de fall ett manuellt datautbyte inte är önskvärt kan våra API:er ofta integreras direkt i en klientplattform för att underlätta nästan realtidsåtkomst till både data och avidentifierings-API:er

Att bygga AI-modeller är tillräckligt svårt utan att behöva köpa dina egna datamängder, varför det nästan alltid är bättre att lägga ut denna arbetsintensiva uppgift till en dedikerad leverantör. Vårt team av dedikerade transkriptionister för avidentifiering 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 förödande straff som kan åtfölja felaktig användning av icke-kompatibla data.

För att hjälpa dig avgöra om Shaip är den partner du har letat efter erbjuder vi en mängd olika exempel på datauppsättningar som du kan använda för att börja träna dina algoritmer idag. Vi hoppas att du vill gå med oss ​​och se ditt AI-initiativ ta fart.

Social Dela