พลังประมวลผลราคาถูกจำนวนมากและปริมาณข้อมูลที่หลั่งไหลเข้ามาอย่างไม่สิ้นสุด AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังบรรลุสิ่งที่น่าทึ่งสำหรับองค์กรทั่วโลก น่าเสียดายที่อุตสาหกรรมบางประเภทที่สามารถรับประโยชน์ที่เหลือเชื่อจากเทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้ก็มีการควบคุมอย่างเข้มงวดเช่นกัน ทำให้เกิดความขัดแย้งกับสิ่งที่สามารถนำไปใช้งานที่ซับซ้อนอยู่แล้วได้
การดูแลสุขภาพเป็นลูกหลานของอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด และองค์กรต่างๆ ในสหรัฐอเมริกาต้องจัดการกับข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) ตามพระราชบัญญัติการพกพาและความรับผิดชอบในการประกันสุขภาพ (HIPAA) มาเกือบ 25 ปี อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบัน กฎระเบียบเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) ทุกประเภทกำลังมาบรรจบกัน รวมถึงกฎระเบียบให้ความคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของผู้บริโภคของยุโรป (GDPR) พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของสิงคโปร์ (PDPA) และอื่นๆ อีกมากมาย
แม้ว่ากฎระเบียบจะเน้นไปที่ผู้อยู่อาศัยในพื้นที่เฉพาะ แต่โมเดล AI ที่แม่นยำนั้นต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความหลากหลายในแง่ของอายุ เพศ เชื้อชาติ ชาติพันธุ์ และที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของอาสาสมัคร นั่นหมายความว่าบริษัทต่างๆ ที่หวังจะนำเสนอโซลูชั่น AI รุ่นใหม่แก่ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพจะต้องก้าวข้ามขอบเขตด้านกฎระเบียบที่หลากหลายและหลากหลาย หรือความเสี่ยงในการสร้างเครื่องมือที่มีอคติในตัวซึ่งส่งผลเสียต่อผลลัพธ์
การลบการระบุข้อมูล
การได้มาซึ่งข้อมูลเพียงพอที่จะ "สอน" AI อย่างมีประสิทธิภาพต้องใช้เวลา และการระบุข้อมูลนั้นไม่ได้เพื่อให้มั่นใจว่าการปกป้องและการไม่เปิดเผยตัวตนของเจ้าของอาจเป็นภารกิจที่ใหญ่กว่า นั่นเป็นเหตุผลที่ Shaip เสนอใบอนุญาต ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยสร้างแบบจำลอง AI ซึ่งรวมถึงบันทึกทางการแพทย์และข้อมูลการเรียกร้องค่ารักษาพยาบาลของผู้ป่วยแบบข้อความ เสียง เช่น บันทึกของแพทย์หรือการสนทนาของผู้ป่วย/แพทย์ และแม้แต่รูปภาพและวิดีโอในรูปแบบของเอ็กซเรย์ การสแกน CT และผล MRI
โซลูชัน API ที่มีความแม่นยำสูงของเราช่วยให้มั่นใจได้ว่าทั้ง 18 ฟิลด์ (ตามที่กำหนดโดย Safe Harbor Guidelines) นั้นไม่มีการระบุตัวตนอย่างสมบูรณ์และปราศจาก PHI และการกำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญกับ Humans in the Loop (HITL) ช่วยให้มั่นใจได้ว่าไม่มีสิ่งใดหลุดจากรอยแตกร้าวได้ Shaip ยังมีความสามารถในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์ที่สำคัญสำหรับการปรับขนาดโครงการ กระบวนการทำหมายเหตุประกอบเกี่ยวข้องกับการชี้แจงขอบเขตของโครงการ การฝึกอบรมและการทำหมายเหตุประกอบการสาธิต และรอบการตอบรับขั้นสุดท้ายและการวิเคราะห์คุณภาพที่ช่วยให้มั่นใจว่าเอกสารที่มีคำอธิบายประกอบที่ได้จะเป็นไปตามข้อกำหนดที่กำหนด
ด้วยการใช้แพลตฟอร์มคลาวด์ของเรา ลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการในสื่อที่ปลอดภัย เป็นไปตามข้อกำหนด และสามารถปรับขนาดได้เพื่อตอบสนองความต้องการใดๆ ในกรณีที่ไม่พึงปรารถนาในการแลกเปลี่ยนข้อมูลด้วยตนเอง API ของเรามักจะถูกรวมเข้ากับแพลตฟอร์มไคลเอนต์โดยตรงเพื่ออำนวยความสะดวกในการเข้าถึงข้อมูลและ API ที่ไม่ระบุตัวตนในเวลาเกือบเรียลไทม์
การสร้างแบบจำลอง AI นั้นยากพอโดยไม่ต้องจัดหาชุดข้อมูลของคุณเอง ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการเอาต์ซอร์ซงานที่ใช้แรงงานมากนี้ไปยังผู้ให้บริการเฉพาะจึงดีกว่าเกือบทุกครั้ง ทีมงานผู้ถอดความเฉพาะตัวของเราได้รับการฝึกฝนมาเป็นอย่างดีในด้านการป้องกัน PHI และคำศัพท์ทางการแพทย์ เพื่อให้แน่ใจว่ามีการส่งข้อมูลคุณภาพสูงสุด นอกจากประหยัดเวลาและเงินแล้ว คุณยังหลีกเลี่ยง บทลงโทษที่อาจทำให้หมดอำนาจ ที่อาจมาพร้อมกับการใช้ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันโดยไม่ได้ตั้งใจ
เพื่อช่วยให้คุณระบุได้ว่า Shaip เป็นพันธมิตรที่คุณกำลังมองหาหรือไม่ เราขอเสนอ ชุดข้อมูลตัวอย่าง ที่คุณสามารถใช้เพื่อเริ่มฝึกอัลกอริทึมของคุณได้ตั้งแต่วันนี้ เราหวังว่าคุณจะเข้าร่วมกับเราและดูความคิดริเริ่มด้าน AI ของคุณเริ่มต้นขึ้น
