Tekoäly ja koneoppiminen tuottavat hämmästyttäviä asioita organisaatioille ympäri maailmaa runsaan halvan prosessointitehon ja loputtoman datavirran ansiosta. Valitettavasti muutama teollisuus, joka voi saada uskomattomia etuja näistä edistyksellisistä tekniikoista, on myös hyvin säännelty, mikä lisää kitkaa siihen, mikä voi jo olla monimutkainen toteutus.
Terveydenhuolto on voimakkaasti säännellyn teollisuuden julkaisija, ja Yhdysvaltojen organisaatioiden on jo lähes 25 vuoden ajan pitänyt käsitellä suojattuja terveystietoja sairausvakuutuksen siirrettävyys- ja vastuuvelvollisuuslain (HIPAA) mukaisesti. Tänään kuitenkin kaikenlaisia henkilötietoja koskevia säännöksiä lähestytään, mukaan lukien Euroopan yleinen tietosuoja-asetus (GDPR), Singaporen henkilötietojen suojalaki (PDPA) ja monet muut.
Vaikka säädökset keskittyvät yleensä tietyn alueen asukkaisiin, tarkat tekoälymallit edellyttävät suuria tietojoukkoja, jotka ovat monipuolisia heidän ikäisensä, sukupuolensa, rodunsa, etnisen alkuperänsä ja maantieteellisen sijaintinsa mukaan. Tämä tarkoittaa sitä, että yritysten, jotka haluavat tarjota seuraavan sukupolven tekoälyratkaisuja terveydenhuollon tarjoajille, on mentävä läpi yhtä monta ja monipuolista sääntelyvanteita tai riskin luominen työkaluista, joissa on sisäänrakennettuja ennakkoluuloja, jotka saastuttavat tuloksia.
Tietojen tunnistamisen poistaminen
Riittävän tiedon hankkiminen tekoälyn tehokkaaseen "opettamiseen" vie aikaa, ja tietojen tunnistaminen niiden omistajien suojan ja nimettömyyden varmistamiseksi voi olla vielä suurempi yritys. Siksi Shaip tarjoaa lisensoitua terveydenhuollon tiedot se on suunniteltu auttamaan tekoälymallien rakentamisessa - mukaan lukien tekstipohjaiset potilastiedot ja väitetiedot, ääni, kuten lääkärin nauhoitukset tai potilaan / lääkärin keskustelut, ja jopa kuvat ja videot röntgensäteiden, TT-kuvien ja MRI-tulosten muodossa.
Erittäin tarkat sovellusliittymäratkaisumme varmistavat, että kaikki 18 kenttää (kuten Safe Harbor -ohjeissa vaaditaan) tunnistetaan kokonaan ja ilman PHI: tä, ja asiantuntijoiden määrittely ihmisillä silmukassa (HITL) varmistaa, ettei mikään voi pudota halkeamien läpi. Shaip sisältää myös lääketieteellisten tietojen merkintäominaisuudet, jotka ovat ratkaisevan tärkeitä projektin skaalauksessa. Annotointiprosessiin kuuluu projektin laajuuden selventäminen, koulutuksen ja esittelymerkintöjen suorittaminen sekä lopullinen palautesykli ja laatuanalyysi, jolla varmistetaan, että tuloksena annotoidut asiakirjat täyttävät annetut vaatimukset.
Pilvialustaa käyttämällä asiakkaat pääsevät tarvitsemiinsa tietoihin tietovälineellä, joka on turvallinen, yhteensopiva ja skaalautuva vastaamaan kysyntään. Tapauksissa, joissa manuaalinen tiedonvaihto ei ole toivottavaa, sovellusliittymämme voidaan usein integroida suoraan asiakasympäristöön helpottamaan lähes reaaliaikaista pääsyä sekä tietoihin että tunnistuksen poistamiseen.
Tekoälyn mallien rakentaminen on tarpeeksi vaikeaa ilman, että sinun on hankittava omia tietojoukkoja, minkä vuoksi on melkein aina parempi ulkoistaa tämä työvoimavaltainen tehtävä erilliselle palveluntarjoajalle. Omistettujen tunnistamisen estävien transkriptioiden asiantuntijoiden tiimimme on korkeasti koulutettu PHI-suojaukseen ja lääketieteelliseen terminologiaan korkealaatuisten tietojen toimittamisen varmistamiseksi. Ajan ja rahan säästämisen lisäksi vältät myös mahdollisesti lamauttavat rangaistukset jotka voivat liittyä vaatimusten vastaisten tietojen virheelliseen käyttöön.
Tarjoamme erilaisia, jotta voimme selvittää, onko Shaip etsimäsi kumppani esimerkkitietojoukot jonka avulla voit aloittaa algoritmiesi kouluttamisen tänään. Toivomme, että liityt meihin ja seuraat tekoälyaloitteesi nousua.
