مدعومًا بوفرة من قوة المعالجة الرخيصة والطوفان اللامتناهي من البيانات ، يحقق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أشياء مذهلة للمؤسسات في جميع أنحاء العالم. لسوء الحظ ، فإن عددًا قليلاً من الصناعات التي يمكن أن تكسب فوائد لا تصدق من هذه التقنيات المتقدمة تخضع أيضًا للتنظيم العالي ، مما يضيف الاحتكاك إلى ما يمكن أن يكون بالفعل تنفيذًا معقدًا.
الرعاية الصحية هي نتاج صناعة منظمة بشدة ، وكان على المنظمات في الولايات المتحدة التعامل مع المعلومات الصحية المحمية (PHI) وفقًا لقانون التأمين الصحي وقابلية النقل والمساءلة (HIPAA) لما يقرب من 25 عامًا. اليوم ، ومع ذلك ، تتقارب اللوائح الخاصة بجميع أنواع معلومات التعريف الشخصية (PII) ، بما في ذلك اللائحة العامة لحماية البيانات في أوروبا (GDPR) ، وقانون حماية البيانات الشخصية في سنغافورة (PDPA) ، وغيرها الكثير.
بينما تركز اللوائح بشكل عام على سكان منطقة معينة ، تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي الدقيقة مجموعات بيانات كبيرة متنوعة من حيث العمر والجنس والعرق والعرق والموقع الجغرافي لموضوعاتهم. وهذا يعني أن الشركات التي تأمل في تقديم الجيل التالي من حلول الذكاء الاصطناعي لمقدمي الرعاية الصحية يجب أن تقفز من خلال مجموعة متنوعة ومتنوعة بنفس القدر من الأطواق التنظيمية أو المخاطرة بإنشاء أدوات ذات تحيزات مدمجة تلوث النتائج.
إلغاء تحديد البيانات
يستغرق الحصول على بيانات كافية "لتعليم" الذكاء الاصطناعي وقتًا طويلاً ، ويمكن أن يكون إلغاء تحديد تلك البيانات لضمان حماية وإخفاء هوية أصحابها مهمة أكبر. هذا هو السبب في أن عروض Shaip مرخصة بيانات الرعاية الصحية تم تصميمه للمساعدة في إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي - بما في ذلك السجلات الطبية النصية للمرضى وبيانات المطالبات ، والصوت مثل تسجيلات الطبيب أو محادثات المريض / الطبيب ، وحتى الصور والفيديو في شكل الأشعة السينية ، والمسح المقطعي المحوسب ، ونتائج التصوير بالرنين المغناطيسي.
تضمن حلول واجهة برمجة التطبيقات عالية الدقة الخاصة بنا أن جميع الحقول الثمانية عشر (كما هو مطلوب بموجب إرشادات Safe Harbor) قد تم إلغاء تحديدها تمامًا وخالية من المعلومات الصحية المحمية ، ويضمن تحديد الخبراء مع Humans in the Loop (HITL) عدم تعرض أي شيء للسقوط من خلال الشقوق. يتضمن Shaip أيضًا إمكانات التعليقات التوضيحية للبيانات الطبية التي تعتبر ضرورية لتوسيع نطاق المشروع. تتضمن عملية التعليق التوضيحي توضيح نطاق المشروع ، وإجراء التدريب والشروح التوضيحية ، ودورة التعليقات النهائية وتحليل الجودة الذي يضمن أن المستندات المشروحة الناتجة تفي بالمتطلبات المحددة.
من خلال استخدام النظام الأساسي السحابي الخاص بنا ، يمكن للعملاء الوصول إلى البيانات التي يحتاجون إليها في وسيط آمن ومتوافق وقابل للتطوير لتلبية أي طلب. في الحالات التي يكون فيها تبادل البيانات يدويًا غير مرغوب فيه ، يمكن غالبًا دمج واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بنا مباشرةً في منصة العميل لتسهيل الوصول في الوقت الفعلي تقريبًا إلى كل من واجهات برمجة التطبيقات للبيانات وإلغاء تحديد الهوية
يعد بناء نماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا بدرجة كافية دون الحاجة إلى الحصول على مجموعات البيانات الخاصة بك ، ولهذا السبب من الأفضل دائمًا الاستعانة بمصادر خارجية لهذه المهمة كثيفة العمالة لمزود مخصص. لدينا فريق من المتخصصين في نسخ التعريف المدربين تدريباً عالياً في حماية المعلومات الصحية المحمية والمصطلحات الطبية من أجل ضمان تقديم بيانات بأعلى جودة. بالإضافة إلى توفير الوقت والمال ، فإنك تتجنب أيضًا يمكن أن تكون عقوبات معوقة يمكن أن يصاحب الاستخدام الخاطئ للبيانات غير المتوافقة.
لمساعدتك في تحديد ما إذا كان Shaip هو الشريك الذي كنت تبحث عنه ، نقدم مجموعة متنوعة من عينة مجموعات البيانات التي يمكنك استخدامها لبدء تدريب الخوارزميات الخاصة بك اليوم. نأمل أن تنضم إلينا وتشاهد مبادرة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك وهي تنطلق.
