Navigeer na voldoeningskompleksiteite om AI en gesondheidsorg te oorbrug met die-identifikasie van data Shaip
Navigeer na voldoeningskompleksiteite na Bridge AI en gesondheidsorg
Aangevuur deur 'n oorvloed goedkoop verwerkingskrag en 'n oneindige stortvloed van data, lewer KI en masjienleer ongelooflike dinge op vir organisasies regoor die wêreld. Ongelukkig is 'n paar van die bedrywe wat ongelooflike voordele uit hierdie gevorderde tegnologieë kan behaal, ook sterk gereguleer, wat wrywing toevoeg tot 'n ingewikkelde implementering.
Gesondheidsorg is die nageslag van 'n sterk gereguleerde bedryf, en organisasies in die Verenigde State moes al byna 25 jaar beskermde gesondheidsinligting (PHI) hanteer in ooreenstemming met die Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). Vandag kom regulasies oor allerhande persoonlik identifiseerbare inligting (PII) egter saam, insluitend die Europese Algemene Verordening Gegevensbeskerming (AVG), die Persoonlike Beskermingswet op Singapoer (PDPA) en vele ander.
Terwyl regulasies gewoonlik op inwoners van 'n spesifieke gebied gefokus is, benodig akkurate KI-modelle groot datastelle wat gediversifiseer word in terme van ouderdom, geslag, ras, etnisiteit en geografiese ligging van hul onderdane. Dit beteken dat ondernemings wat die volgende generasie AI-oplossings aan gesondheidsorgaanbieders wil aanbied, deur 'n ewe talle en uiteenlopende reeks regulatoriese hoepels moet spring, of om instrumente te waag met ingeboude vooroordele wat resultate besoedel.
Ontkenning van die data
Om genoeg data op te stel om AI effektief te "onderrig", neem tyd en om die data te identifiseer om die beskerming en anonimiteit van die eienaars te verseker, kan 'n nog groter onderneming wees. Daarom bied Shaip gelisensieerd aan gesondheidsorgdata Dit is ontwerp om AI-modelle op te stel - insluitend teksgebaseerde mediese rekords en eise vir pasiënte, klank soos dokteropnames of pasiënt / dokter-gesprekke, en selfs beelde en video's in die vorm van röntgenfoto's, CT-skanderings en MRI-resultate.
Ons hoogs akkurate API-oplossings verseker dat al 18 velde (soos vereis deur die veilige hawe-riglyne) heeltemal geïdentifiseer en vry van PHI is, en kundige vasstelling met mense in die lus (HITL) verseker dat niks deur die krake kan val nie. Shaip bevat ook die aantekeninge van mediese data wat van kardinale belang is vir die skaal van 'n projek. Die aantekeningsproses behels die duidelikheid van die omvang van die projek, die uitvoer van opleidings- en demo-aantekeninge, en 'n finale terugvoersiklus en kwaliteitsanalise wat verseker dat die resulterende geannoteerde dokumente aan die gegewe vereistes voldoen.
Deur gebruik te maak van ons wolkplatform, kry kliënte toegang tot die gegewens wat hulle benodig in 'n medium wat veilig, aanpasbaar en skaalbaar is om aan elke vraag te voldoen. In gevalle waar 'n handmatige data-uitruil ongewens is, kan ons API's direk in 'n kliëntplatform geïntegreer word om naby-intydse toegang tot beide die data- en de-identifikasie-API's te vergemaklik.
Die bou van KI-modelle is moeilik genoeg sonder om u eie datastelle te benodig, daarom is dit byna altyd beter om hierdie arbeidsintensiewe taak aan 'n toegewyde verskaffer uit te kontrakteer. Ons span toegewyde de-identifikasie transkripsie is hoogs opgelei in PHI beskerming en mediese terminologie om die lewering van die hoogste gehalte data te verseker. Behalwe dat u tyd en geld bespaar, vermy u dit ook potensieel verlammende boetes wat die verkeerde gebruik van data wat nie aan die vereistes voldoen nie, kan vergesel.
Om u te help bepaal of Shaip die maat is waarna u gesoek het, bied ons 'n verskeidenheid voorbeeld datastelle waarmee u vandag u algoritmes kan oefen. Ons hoop dat u by ons sal aansluit en kyk hoe u AI-inisiatief opstyg.