drevet av en overflod av billig prosessorkraft og en uendelig flom av data, AI og maskinlæring oppnår fantastiske ting for organisasjoner over hele verden. Dessverre er noen av bransjene som kan få utrolige fordeler fra disse avanserte teknologiene også sterkt regulert, noe som gir friksjon til det som allerede kan være en kompleks implementering.
Helsevesenet er plakaten til en sterkt regulert industri, og organisasjoner i USA har måttet håndtere beskyttet helseinformasjon (PHI) i henhold til Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) i nesten 25 år. I dag er imidlertid regelverket for all slags personlig identifiserbar informasjon (PII) konvergerende, inkludert Europas generelle databeskyttelsesforordning (GDPR), Singapores lov om personopplysninger (PDPA) og mange andre.
Mens regelverk ofte er fokusert på innbyggere i et spesifikt område, krever nøyaktige AI-modeller store datasett som er diversifisert med hensyn til alder, kjønn, rase, etnisitet og geografisk plassering av fagene deres. Det betyr at selskaper som håper å tilby neste generasjon AI-løsninger til helsepersonell, må gå gjennom et like mange og mangfoldige utvalg av regulatoriske ringer eller risikere å lage verktøy med innebygde skjevheter som forurenser resultatene.
Avidentifikasjon av data
Å komme opp med nok data til å effektivt "lære" AI tar tid, og å avidentifisere disse dataene for å sikre beskyttelsen og anonymiteten til eierne kan være en enda større oppgave. Det er derfor Shaip tilbyr lisensierte helsedata som er designet for å hjelpe til med å konstruere AI-modeller – inkludert tekstbaserte pasientjournaler og kravdata, lyd som legeopptak eller pasient-/legesamtaler, og til og med bilder og video i form av røntgenbilder, CT-skanninger og MR-resultater.
Våre svært nøyaktige API-løsninger sikrer at alle 18 felt (som kreves av Safe Harbor-retningslinjene) er fullstendig avidentifisert og fri for PHI, og Expert Determination with Humans in the Loop (HITL) sikrer at ingenting kan falle gjennom sprekkene. Shaip inkluderer også funksjoner for annotering av medisinske data som er avgjørende for å skalere et prosjekt. Annoteringsprosessen innebærer å avklare prosjektets omfang, gjennomføre opplæring og demokommentarer, og en siste tilbakemeldingssyklus og kvalitetsanalyse som sikrer at de resulterende kommenterte dokumentene oppfyller de gitte kravene.
Ved å bruke skyplattformen vår får kundene tilgang til dataene de trenger i et medium som er sikkert, kompatibelt og skalerbart for å møte enhver etterspørsel. I tilfeller der manuell datautveksling er uønsket, kan API-ene våre ofte integreres direkte i en klientplattform for å forenkle tilgang til både data og avidentifikasjons-APIer i nær sanntid.
Å bygge AI-modeller er vanskelig nok uten å måtte hente inn dine egne datasett, og derfor er det nesten alltid bedre å sette ut denne arbeidskrevende oppgaven til en dedikert leverandør. Vårt team av dedikerte transkripsjonister for avidentifikasjon er høyt trent i PHI-beskyttelse og medisinsk terminologi for å sikre levering av data av høyeste kvalitet. I tillegg til å spare tid og penger slipper du også potensielt lammende straffer som kan følge med feilaktig bruk av data som ikke er i samsvar.
For å hjelpe deg med å finne ut om Shaip er partneren du har lett etter, tilbyr vi en rekke eksempeldatasett som du kan bruke til å begynne å trene algoritmene dine i dag. Vi håper du vil bli med oss og se AI-initiativet ditt ta fart.
