sağlık verilerinin kimliğini gizleme

Yapay Zeka ve Sağlık Hizmetlerinde Köprü Kurmak için Uyumluluk Karmaşıklıklarında Gezinme

Bol miktarda ucuz işlem gücü ve hiç bitmeyen bir veri tufanıyla beslenen yapay zeka ve makine öğrenimi, dünya çapındaki kuruluşlar için harika şeyler başarıyor. Ne yazık ki, bu ileri teknolojilerden inanılmaz faydalar elde edecek birkaç endüstri de yüksek düzeyde düzenlemelere tabidir ve zaten karmaşık bir uygulamaya sürtüşme ekler.

Sağlık hizmetleri, sıkı bir şekilde düzenlenmiş bir endüstrinin poster çocuğudur ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki kuruluşlar, neredeyse 25 yıldır Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası (HIPAA) uyarınca korunan sağlık bilgilerini (PHI) işlemek zorunda kalmıştır. Ancak bugün, Avrupa'nın Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), Singapur'un Kişisel Verileri Koruma Yasası (PDPA) ve diğerleri de dahil olmak üzere her türlü kişisel olarak tanımlanabilir bilgiye (PII) ilişkin düzenlemeler bir noktada buluşmaktadır.

Düzenlemeler genellikle belirli bir bölgenin sakinlerine odaklanırken, doğru AI modelleri, konularının yaş, cinsiyet, ırk, etnik köken ve coğrafi konumu açısından çeşitlendirilmiş büyük veri kümeleri gerektirir. Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarına yeni nesil AI çözümlerini sunmayı umut eden şirketlerin, eşit derecede çok sayıda ve çeşitli düzenleyici çemberlerden veya sonuçları kirleten yerleşik önyargılara sahip risk yaratan araçlardan atlamaları gerektiği anlamına gelir.

Verilerin Kimliğini Gizleme

Verilerin kimliğini gizleme AI'yı etkili bir şekilde "öğretmek" için yeterli veriyi bulmak zaman alır ve sahiplerinin korunmasını ve anonimliğini sağlamak için bu verilerin kimliğini gizlemek daha da büyük bir girişim olabilir. Bu yüzden Shaip lisanslı teklifler sunar sağlık verileri Bu, metin tabanlı hasta tıbbi kayıtları ve iddia verileri, doktor kayıtları veya hasta/doktor görüşmeleri gibi sesler ve hatta röntgen, CT taramaları ve MRI sonuçları biçimindeki görüntüler ve videolar dahil olmak üzere AI modellerinin oluşturulmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

Son derece hassas API çözümlerimiz, 18 alanın tamamının (Güvenli Liman Yönergelerinin gerektirdiği şekilde) tamamen kimliksiz olmasını ve PHI içermemesini sağlar ve Döngüdeki İnsanlarla Uzman Belirleme (HITL) çatlaklardan hiçbir şeyin düşmemesini sağlar. Shaip ayrıca bir projeyi ölçeklendirmek için çok önemli olan tıbbi veri açıklama yeteneklerini de içerir. Açıklama süreci, projenin kapsamını netleştirmeyi, eğitim ve demo açıklamaları yürütmeyi ve sonuçta ortaya çıkan açıklamalı belgelerin verilen gereksinimleri karşılamasını sağlayan nihai bir geri bildirim döngüsü ve kalite analizini içerir.

Müşteriler, bulut platformumuzu kullanarak, ihtiyaç duydukları verilere güvenli, uyumlu ve her türlü talebi karşılayacak şekilde ölçeklenebilir bir ortamda erişirler. Manuel veri alışverişinin istenmediği durumlarda, hem verilere hem de kimlik gizleme API'lerine neredeyse gerçek zamanlı erişimi kolaylaştırmak için API'lerimiz genellikle doğrudan bir istemci platformuna entegre edilebilir.

Yapay zeka modelleri oluşturmak, kendi veri kümelerinizi kaynaklamak zorunda kalmadan yeterince zordur; bu nedenle, yoğun emek gerektiren bu görevi özel bir sağlayıcıya dış kaynak sağlamak neredeyse her zaman daha iyidir. Özel kimlik gizleme transkripsiyon uzmanlarından oluşan ekibimiz, en yüksek kalitede verilerin teslim edilmesini sağlamak için PHI koruması ve tıbbi terminoloji konusunda yüksek düzeyde eğitimlidir. Zamandan ve paradan tasarruf etmenin yanı sıra, potansiyel olarak sakatlayıcı cezalar uyumlu olmayan verilerin yanlış kullanımına eşlik edebilecek.

Shaip'in aradığınız iş ortağı olup olmadığını belirlemenize yardımcı olmak için çeşitli seçenekler sunuyoruz. örnek veri kümeleri Algoritmalarınızı bugün eğitmeye başlamak için kullanabileceğiniz Bize katılacağınızı ve AI girişiminizin yükselişini izleyeceğinizi umuyoruz.

sosyal paylaşım