在大量廉价的处理能力和永无止境的数据洪流的推动下，人工智能和机器学习正在为全球组织完成惊人的事情。 不幸的是，一些有望从这些先进技术中获得巨大收益的行业也受到高度监管，这给本来就很复杂的实施增加了摩擦。
医疗保健是受到严格监管的行业的典型代表，近 25 年来，美国的组织不得不根据《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 处理受保护的健康信息 (PHI)。 然而，今天，关于各种个人身份信息 (PII) 的法规正在趋同，包括欧洲的通用数据保护条例 (GDPR)、新加坡的个人数据保护法 (PDPA) 等等。
虽然法规通常侧重于特定区域的居民，但准确的 AI 模型需要大数据集，这些数据集在对象的年龄、性别、种族、民族和地理位置方面是多样化的。 这意味着希望为医疗保健提供商提供下一代 AI 解决方案的公司必须跳过同样数量众多且多样化的监管范围或风险创造工具，这些工具具有会污染结果的内置偏见。
去识别数据
提供足够的数据来有效地“教授”人工智能需要时间，而对数据进行去识别化以确保其所有者的保护和匿名可能是一项更大的任务。 这就是 Shaip 提供许可的原因 医疗数据 它旨在帮助构建 AI 模型——包括基于文本的患者病历和索赔数据、医生录音或患者/医生对话等音频，甚至 X 射线、CT 扫描和 MRI 结果形式的图像和视频。
我们高度准确的 API 解决方案可确保所有 18 个字段（根据安全港指南的要求）完全去标识化且没有 PHI，并且与人在环中的专家确定 (HITL) 确保没有任何东西可以通过裂缝。 Shaip 还包括对扩展项目至关重要的医疗数据注释功能。 注释过程包括澄清项目的范围、进行培训和演示注释，以及最终的反馈周期和质量分析，以确保生成的注释文档满足给定的要求。
通过利用我们的云平台，客户可以在安全、合规和可扩展的介质中访问他们需要的数据，以满足任何需求。 在不需要手动数据交换的情况下，我们的 API 通常可以直接集成到客户端平台中，以促进对数据和去标识化 API 的近实时访问
无需获取自己的数据集，构建 AI 模型就已经够困难了，这就是为什么将这项劳动密集型任务外包给专门的提供商几乎总是更好的原因。 我们专门的去标识化转录员团队在 PHI 保护和医学术语方面训练有素，以确保提供最高质量的数据。 除了节省时间和金钱之外，您还可以避免 潜在的严厉处罚 这可能伴随着不合规数据的错误使用。
为了帮助您确定 Shaip 是否是您一直在寻找的合作伙伴，我们提供了多种 样本数据集 您可以使用它来开始训练您的算法。 我们希望您能加入我们并见证您的 AI 计划起飞。
