A rengeteg olcsó feldolgozási erő és a soha véget nem érő adatáradat révén az AI és a gépi tanulás elképesztő dolgokat eredményeznek a szervezetek számára szerte a világon. Sajnos néhány olyan iparág, amely hihetetlen előnyökre tesz szert ezekből a fejlett technológiákból, szintén erősen szabályozott, súrlódással járul hozzá ahhoz, ami már összetett megvalósítás lehet.
Az egészségügy egy erősen szabályozott iparág posztergyermeke, és az Egyesült Államokban működő szervezeteknek csaknem 25 éve az egészségbiztosítás hordozhatóságáról és elszámoltathatóságáról szóló törvénynek (HIPAA) megfelelően kellett kezelniük a védett egészségügyi információkat (PHI). Ma azonban közelednek a mindenféle személyazonosításra alkalmas információkra vonatkozó előírások, ideértve az európai általános adatvédelmi rendeletet (GDPR), a szingapúri személyes adatok védelméről szóló törvényt (PDPA) és még sok mást.
Míg a szabályozás általában egy adott terület lakóira összpontosít, a pontos AI modellek nagy adatkészleteket igényelnek, amelyek diverzifikáltak az alanyok életkora, neme, faja, etnikuma és földrajzi elhelyezkedése szempontjából. Ez azt jelenti, hogy az AI-megoldások következő generációjának az egészségügyi szolgáltatók számára történő felajánlását remélő vállalatoknak ugyanolyan sokféle és sokféle szabályozási körön kell átugraniuk, vagy kockázatokat kell létrehozniuk olyan eszközökkel, amelyek beépített torzításokkal szennyezik az eredményeket.
Az adatok azonosításának megszüntetése
Időbe telik, hogy elegendő adat álljon rendelkezésre az AI hatékony „tanításához”, és még nagyobb vállalkozás lehet ezen adatok azonosítása a tulajdonosok védelmének és névtelenségének biztosítása érdekében. Ezért kínál Shaip licenccel egészségügyi adatok célja az AI-modellek felépítésének elősegítése - ideértve a szöveges páciensek orvosi nyilvántartásait és az állítások adatait, a hanganyagokat, például az orvosi felvételeket vagy a beteg / orvos beszélgetéseket, sőt képeket és videókat is röntgen, CT-vizsgálatok és MRI eredmények formájában.
Rendkívül pontos API-megoldásaink biztosítják, hogy mind a 18 mező (amint azt a Safe Harbor irányelvek előírják) teljesen azonosítatlanok legyenek és mentesek legyenek a PHI-től, és az Expert Determination with Humans in the Loop (HITL) biztosítja, hogy semmi ne essen át a repedéseken. A Shaip magában foglalja az orvosi adatok kommentálási képességeit is, amelyek kulcsfontosságúak a projekt méretezéséhez. Az annotációs folyamat magában foglalja a projekt hatókörének tisztázását, képzések és bemutató kommentárok lebonyolítását, valamint egy végső visszacsatolási ciklust és minőségelemzést, amely biztosítja, hogy a kapott kommentált dokumentumok megfeleljenek az adott követelményeknek.
A felhőalapú platformunk használatával az ügyfelek hozzáférhetnek a szükséges adatokhoz olyan közegben, amely biztonságos, kompatibilis és méretezhető, hogy megfeleljen az igényeknek. Abban az esetben, ha a kézi adatcsere nem kívánatos, az API-kat gyakran integrálhatjuk közvetlenül egy kliens platformba, hogy megkönnyítsük a valós idejű hozzáférést mind az adatokhoz, mind az azonosítás megszüntetéséhez.
Az AI-modellek építése elég nehéz anélkül, hogy saját adatkészleteket kellene beszereznie, ezért szinte mindig jobb ezt a munkaigényes feladatot kiszervezni egy dedikált szolgáltatónak. Elkötelezett de-identifikációs transzkripciós szakemberekből álló csapatunk magasan képzett a PHI-védelemben és az orvosi terminológiában a legmagasabb minőségű adatok biztosítása érdekében. Az idő- és pénzmegtakarítás mellett elkerüli is potenciálisan megnyomorító büntetéseket amelyek a nem megfelelő adatok téves felhasználását kísérhetik.
Különféle ajánlatokkal segítünk annak eldöntésében, hogy a Shaip az a partner, akit keresett minta adatkészletek amellyel ma kezdheti el algoritmusainak betanítását. Reméljük, csatlakozik hozzánk, és megnézi, hogyan indul el a mesterséges intelligencia kezdeményezése.
