प्रचुर मात्रा में सस्ती प्रसंस्करण शक्ति और डेटा की कभी न खत्म होने वाली बाढ़ से प्रेरित, एआई और मशीन लर्निंग दुनिया भर के संगठनों के लिए अद्भुत चीजें हासिल कर रहे हैं। दुर्भाग्य से, कुछ उद्योग जो इन उन्नत प्रौद्योगिकियों से अविश्वसनीय लाभ प्राप्त करने के लिए खड़े हैं, वे भी अत्यधिक विनियमित हैं, जो पहले से ही एक जटिल कार्यान्वयन हो सकता है, उसमें घर्षण जोड़ता है।
हेल्थकेयर एक अत्यधिक विनियमित उद्योग की संतान है, और संयुक्त राज्य अमेरिका में संगठनों को लगभग 25 वर्षों से स्वास्थ्य बीमा पोर्टेबिलिटी और जवाबदेही अधिनियम (HIPAA) के अनुसार संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी (PHI) को संभालना पड़ा है। हालाँकि, आज, यूरोप के जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (जीडीपीआर), सिंगापुर के पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन एक्ट (पीडीपीए) और कई अन्य सहित सभी प्रकार की व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) पर नियम एक साथ आ रहे हैं।
जबकि नियम आमतौर पर एक विशिष्ट क्षेत्र के निवासियों पर केंद्रित होते हैं, सटीक एआई मॉडल के लिए बड़े डेटा सेट की आवश्यकता होती है जो उनके विषयों की उम्र, लिंग, नस्ल, जातीयता और भौगोलिक स्थिति के संदर्भ में विविध होते हैं। इसका मतलब है कि स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को अगली पीढ़ी के एआई समाधान पेश करने की उम्मीद करने वाली कंपनियों को समान रूप से असंख्य और विविध प्रकार के विनियामक दायरे या अंतर्निहित पूर्वाग्रहों वाले जोखिम पैदा करने वाले उपकरणों से गुजरना होगा जो परिणामों को दूषित करते हैं।
डेटा की पहचान रद्द करना
एआई को प्रभावी ढंग से "सिखाने" के लिए पर्याप्त डेटा के साथ आने में समय लगता है, और उसके मालिकों की सुरक्षा और गुमनामी सुनिश्चित करने के लिए उस डेटा की पहचान को रद्द करना और भी बड़ा काम हो सकता है। यही कारण है कि Shaip लाइसेंस प्रदान करता है स्वास्थ्य संबंधी आंकड़े इसे एआई मॉडल बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है - जिसमें टेक्स्ट-आधारित रोगी चिकित्सा रिकॉर्ड और दावा डेटा, ऑडियो जैसे चिकित्सक रिकॉर्डिंग या रोगी/डॉक्टर वार्तालाप, और यहां तक कि एक्स-रे, सीटी स्कैन और एमआरआई परिणामों के रूप में छवियां और वीडियो भी शामिल हैं।
हमारे अत्यधिक सटीक एपीआई समाधान यह सुनिश्चित करते हैं कि सभी 18 फ़ील्ड (जैसा कि सेफ हार्बर दिशानिर्देशों के अनुसार आवश्यक है) पूरी तरह से डी-आइडेंटिफाइड और पीएचआई से मुक्त हैं, और लूप में मानव के साथ विशेषज्ञ निर्धारण (एचआईटीएल) यह सुनिश्चित करता है कि कुछ भी दरार से नहीं गिर सकता है। शेप में मेडिकल डेटा एनोटेशन क्षमताएं भी शामिल हैं जो किसी प्रोजेक्ट को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण हैं। एनोटेशन प्रक्रिया में परियोजना के दायरे को स्पष्ट करना, प्रशिक्षण और डेमो एनोटेशन आयोजित करना और एक अंतिम फीडबैक चक्र और गुणवत्ता विश्लेषण शामिल है जो सुनिश्चित करता है कि परिणामी एनोटेट दस्तावेज़ दी गई आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।
हमारे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके, ग्राहक किसी भी मांग को पूरा करने के लिए सुरक्षित, अनुपालनशील और स्केलेबल माध्यम में अपनी ज़रूरत के डेटा तक पहुंच प्राप्त करते हैं। ऐसे मामलों में जहां मैन्युअल डेटा एक्सचेंज अवांछनीय है, हमारे एपीआई को डेटा और डी-आइडेंटिफिकेशन एपीआई दोनों तक वास्तविक समय में पहुंच की सुविधा के लिए अक्सर क्लाइंट प्लेटफॉर्म में सीधे एकीकृत किया जा सकता है।
अपने स्वयं के डेटा सेट को स्रोत किए बिना एआई मॉडल बनाना काफी कठिन है, यही कारण है कि इस श्रम-गहन कार्य को एक समर्पित प्रदाता को आउटसोर्स करना लगभग हमेशा बेहतर होता है। उच्चतम गुणवत्ता वाले डेटा की डिलीवरी सुनिश्चित करने के लिए समर्पित डी-आइडेंटिफिकेशन ट्रांसक्रिप्शनिस्टों की हमारी टीम पीएचआई सुरक्षा और चिकित्सा शब्दावली में उच्च प्रशिक्षित है। समय और पैसा बचाने के साथ-साथ आप परहेज भी करते हैं संभावित रूप से गंभीर दंड जो गैर-अनुपालक डेटा के गलत उपयोग के साथ हो सकता है।
आपको यह निर्धारित करने में मदद करने के लिए कि क्या शेप ही वह साथी है जिसकी आप तलाश कर रहे हैं, हम विभिन्न प्रकार की पेशकश करते हैं नमूना डेटा सेट जिसका उपयोग आप आज ही अपने एल्गोरिदम का प्रशिक्षण शुरू करने के लिए कर सकते हैं। हमें उम्मीद है कि आप हमसे जुड़ेंगे और अपनी एआई पहल को आगे बढ़ता हुआ देखेंगे।
