Благодаря обилию дешевой вычислительной мощности и нескончаемому потоку данных ИИ и машинное обучение делают удивительные вещи для организаций по всему миру. К сожалению, некоторые отрасли, которые могут получить невероятные выгоды от этих передовых технологий, также строго регулируются, что добавляет трения к тому, что уже может быть сложной реализацией.
Здравоохранение - это детище жестко регулируемой отрасли, и организации в Соединенных Штатах должны были обрабатывать защищенную медицинскую информацию (PHI) в соответствии с Законом о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в течение почти 25 лет. Однако сегодня нормативные акты в отношении всех видов информации, позволяющей установить личность (PII), сближаются, в том числе Европейский общий регламент по защите данных (GDPR), Закон Сингапура о защите личных данных (PDPA) и многие другие.
В то время как нормативные акты обычно ориентированы на жителей определенного района, точные модели искусственного интеллекта требуют больших наборов данных, которые разнообразны с точки зрения возраста, пола, расы, этнической принадлежности и географического положения их подданных. Это означает, что компании, надеющиеся предложить следующее поколение решений искусственного интеллекта поставщикам медицинских услуг, должны преодолеть столь же многочисленный и разнообразный спектр нормативных требований или создать инструменты риска со встроенными предубеждениями, которые искажают результаты.
Деидентификация данных
Чтобы собрать достаточно данных для эффективного «обучения» ИИ, нужно время, а деидентификация этих данных для обеспечения защиты и анонимности их владельцев может оказаться еще более сложной задачей. Вот почему Shaip предлагает лицензионные данные здравоохранения это предназначено для создания моделей искусственного интеллекта, включая текстовые медицинские записи пациентов и данные заявлений, аудио, такие как записи врачей или разговоры между пациентом и врачом, и даже изображения и видео в виде рентгеновских снимков, компьютерной томографии и результатов МРТ.
Наши высокоточные API-решения гарантируют, что все 18 полей (в соответствии с требованиями Safe Harbor Guidelines) полностью деидентифицированы и свободны от PHI, а экспертное определение с участием людей в цикле (HITL) гарантирует, что ничто не может упасть сквозь трещины. Shaip также включает в себя возможности аннотирования медицинских данных, которые имеют решающее значение для масштабирования проекта. Процесс аннотации включает уточнение объема проекта, проведение обучающих и демонстрационных аннотаций, а также окончательный цикл обратной связи и анализ качества, который гарантирует, что итоговые аннотированные документы соответствуют заданным требованиям.
Используя нашу облачную платформу, клиенты получают доступ к нужным им данным в среде, которая является безопасной, совместимой и масштабируемой для удовлетворения любых потребностей. В случаях, когда ручной обмен данными нежелателен, наши API-интерфейсы часто можно интегрировать непосредственно в клиентскую платформу, чтобы облегчить доступ в режиме, близком к реальному времени, как к данным, так и к API-интерфейсам деидентификации.
Создание моделей искусственного интеллекта достаточно сложно без использования собственных наборов данных, поэтому почти всегда лучше передать эту трудоемкую задачу на аутсорсинг специализированному поставщику. Наша команда преданных делу транскрипционистов по деидентификации хорошо обучена защите PHI и медицинской терминологии, чтобы обеспечить предоставление данных высочайшего качества. Помимо экономии времени и денег, вы также избегаете потенциально серьезные штрафы что может сопровождать ошибочное использование несоответствующих данных.
Чтобы помочь вам определить, является ли Шаип тем партнером, которого вы так долго искали, мы предлагаем различные образцы наборов данных которые вы можете использовать, чтобы начать обучение своим алгоритмам уже сегодня. Мы надеемся, что вы присоединитесь к нам и станете свидетелями взлета вашей инициативы в области ИИ.
