Napędzane obfitością taniej mocy obliczeniowej i niekończącym się zalewem danych, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przynoszą niesamowite rzeczy organizacjom na całym świecie. Niestety, kilka branż, które mogą czerpać niesamowite korzyści z tych zaawansowanych technologii, jest również ściśle uregulowanych, co zwiększa tarcia w tym, co może być już złożoną implementacją. .
Opieka zdrowotna jest wzorem silnie regulowanej branży, a organizacje w Stanach Zjednoczonych od prawie 25 lat muszą obsługiwać chronione informacje zdrowotne (PHI) zgodnie z ustawą o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych (HIPAA). Obecnie jednak przepisy dotyczące wszelkiego rodzaju informacji umożliwiających identyfikację osoby (PII) są zbieżne, w tym europejskie ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO), singapurska ustawa o ochronie danych osobowych (PDPA) i wiele innych.
Podczas gdy regulacje są zwykle skoncentrowane na mieszkańcach określonego obszaru, dokładne modele sztucznej inteligencji wymagają dużych zbiorów danych, które są zróżnicowane pod względem wieku, płci, rasy, pochodzenia etnicznego i położenia geograficznego badanych. Oznacza to, że firmy, które mają nadzieję zaoferować dostawcom opieki zdrowotnej nową generację rozwiązań sztucznej inteligencji, muszą przeskoczyć przez równie liczną i różnorodną gamę obręczy regulacyjnych lub narzędzi do tworzenia ryzyka z wbudowanymi uprzedzeniami, które zanieczyszczają wyniki.
Deidentyfikacja danych
Wymyślenie wystarczającej ilości danych, aby skutecznie „nauczyć” sztuczną inteligencję wymaga czasu, a deidentyfikacja tych danych w celu zapewnienia ochrony i anonimowości ich właścicieli może być jeszcze większym przedsięwzięciem. Dlatego Shaip oferuje licencjonowane dane dotyczące opieki zdrowotnej który został zaprojektowany, aby pomóc w konstruowaniu modeli sztucznej inteligencji — w tym tekstowej dokumentacji medycznej pacjenta i danych o roszczeniach, dźwięku, takiego jak nagrania lekarzy lub rozmowy pacjenta/lekarza, a nawet obrazów i wideo w postaci zdjęć rentgenowskich, tomografii komputerowej i wyników MRI.
Nasze wysoce precyzyjne rozwiązania API zapewniają, że wszystkie 18 pól (zgodnie z wytycznymi Safe Harbor) jest całkowicie pozbawionych elementów identyfikacyjnych i wolnych od PHI, a identyfikacja przez ekspertów z Humans in the Loop (HITL) gwarantuje, że nic nie może wpaść przez szczeliny. Shaip zawiera również funkcje dodawania adnotacji do danych medycznych, które mają kluczowe znaczenie dla skalowania projektu. Proces adnotacji obejmuje doprecyzowanie zakresu projektu, przeprowadzenie adnotacji szkoleniowych i demonstracyjnych oraz końcowy cykl informacji zwrotnej i analizę jakości, która zapewnia, że powstałe dokumenty z adnotacjami spełniają określone wymagania.
Korzystając z naszej platformy w chmurze, klienci uzyskują dostęp do potrzebnych danych na bezpiecznym, zgodnym i skalowalnym nośniku, który spełnia wszelkie wymagania. W przypadkach, w których ręczna wymiana danych jest niepożądana, nasze interfejsy API można często zintegrować bezpośrednio z platformą kliencką, aby ułatwić dostęp w czasie zbliżonym do rzeczywistego zarówno do interfejsów API danych, jak i do deidentyfikacji
Budowanie modeli AI jest wystarczająco trudne bez konieczności pozyskiwania własnych zestawów danych, dlatego prawie zawsze lepiej jest zlecić to pracochłonne zadanie dedykowanemu dostawcy. Nasz zespół oddanych transkrypcji deidentyfikacji jest wysoko przeszkolony w zakresie ochrony PHI i terminologii medycznej, aby zapewnić dostarczanie danych najwyższej jakości. Oprócz oszczędności czasu i pieniędzy unikasz również potencjalnie paraliżujące kary które mogą towarzyszyć błędnemu wykorzystaniu niezgodnych danych.
Aby pomóc Ci ustalić, czy Shaip jest partnerem, którego szukasz, oferujemy wiele różnych przykładowe zestawy danych które możesz wykorzystać, aby zacząć trenować swoje algorytmy już dziś. Mamy nadzieję, że dołączysz do nas i zobaczysz, jak rozwija się Twoja inicjatywa AI.
