ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ De-identification ဖြေရှင်းချက်
HIPAA၊ GDPR သို့မဟုတ် သီးခြား စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှု လိုအပ်ချက်များနှင့်အညီ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် မညီသော အချက်အလက်၊ စာရွက်စာတမ်းများ၊ PDF ဖိုင်များနှင့် ပုံများကို အလိုအလျောက် အမည်ဝှက်ပေးသည်။
De-identified Patient Data မှ Insights များကို ထုတ်လွှတ်ပါ။
ဒေတာများဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်အမည်ဝှက်ခြင်းဆိုင်ရာဖြေရှင်းနည်းများ
ကာကွယ်ထားသောကျန်းမာရေးသတင်းအချက်အလက် (PHI) De-identification သို့မဟုတ် PHI ဒေတာကို လျှို့ဝှက်အမည်ဝှက်ခြင်းသည် တစ်ဦးချင်းစီကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဆေးမှတ်တမ်းတစ်ခုတွင် အချက်အလက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ရောဂါရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် ကုသခြင်းကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးဆောင်စဉ်တွင် ဖန်တီးခြင်း၊ အသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်ဖော်ခြင်းတို့ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ Shaip သည် စာသားအကြောင်းအရာရှိ အထိခိုက်မခံသောဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားရာတွင် ပိုမိုတိကျစေရန်အတွက် လူအချင်းချင်း ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအား ဖယ်ရှားပေးပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကျွမ်းကျင်သူ၏ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့် ဘေးကင်းသောဆိပ်ကမ်းများအပါအဝင် HIPAA ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနည်းလမ်းများကို အသွင်ပြောင်းရန်၊ မျက်နှာဖုံးစွပ်၊ ဖျက်ရန် သို့မဟုတ် မထင်မရှား အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို အသုံးချသည်။ HIPAA သည် အောက်ပါတို့ကို PHI အဖြစ် သတ်မှတ်သည်-
- အမည်များ
- လိပ်စာ/တည်နေရာများ
- ရက်စွဲများနှင့် အသက်
- တယ်လီဖုန်းနံပါတ်များ
- လိုင်စင်နံပါတ်များအပါအဝင် ယာဉ်အမှတ်အသားများနှင့် အမှတ်စဉ်နံပါတ်များ
- ဖက်စ်နံပါတ်များ
- စက်ပစ္စည်းအမှတ်အသားများနှင့် အမှတ်စဉ်နံပါတ်များ
- အီးမေးလိပ်စာများ
- Web Universal Resource Locators (URLs)
- လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်များ
- Internet Protocol (IP) လိပ်စာများ
- ဆေးမှတ်တမ်းနံပါတ်များ
- လက်ချောင်းများနှင့် အသံပရင့်များ အပါအဝင် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အထောက်အထားများ
- ကျန်းမာရေးအစီအစဉ်အတွက် အကျိုးခံစားခွင့် နံပါတ်များ
- မျက်နှာအပြည့် ဓာတ်ပုံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော ပုံများ
- အကောင့်နံပါတ်များ
- လက်မှတ်/လိုင်စင်နံပါတ်များ
- အခြားထူးခြားသော နံပါတ်၊ လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကုဒ်
- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများ၊ မှတ်တမ်းများ၊ ကျန်းမာရေးအစီအစဉ်ခံစားခွင့်၊ လက်မှတ်၊ လူမှုဖူလုံရေးနှင့်အကောင့်နံပါတ်များ
- အတိတ်၊ ပစ္စုပ္ပန်သို့မဟုတ်အနာဂတ်ကျန်းမာရေးသို့မဟုတ်တစ် ဦး တစ်ယောက်၏အခြေအနေ
- တစ် ဦး ချင်းစီအတွက်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက်အတိတ်, ပစ္စုပ္ပန်သို့မဟုတ်အနာဂတ်ငွေပေးချေမှု
- မွေးဖွားသည့်နေ့၊ ထုတ်ပယ်သည့်နေ့၊ သေသည့်နေ့နှင့်အုပ်ချုပ်မှုစသည့်ပုဂ္ဂိုလ်တစ် ဦး နှင့်တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်သည့်နေ့ရက်တိုင်း
HIPAA ကျွမ်းကျင်သူ ဆုံးဖြတ်ချက်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို မြင့်တက်စေသည့် ကျန်းမာရေးဒေတာများ၏ ထိလွယ်ရှလွယ်အသုံးပြုမှုများကို စီမံခန့်ခွဲနေစဉ်တွင် ပိုမိုကြီးမားသောကွန်ရက်များဖွဲ့စည်းခြင်းနှင့် တီထွင်ဖန်တီးခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ရန် တာဝန်ပေးထားသည်။ ကြီးမားသော ကျန်းမာရေးဒေတာအတွဲများ၏ တစ်ဦးချင်းကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အကျိုးကျေးဇူးများကို ဟန်ချက်ညီစေရန်၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် HIPAA ကျွမ်းကျင်သူ ဆုံးဖြတ်ခြင်းနည်းလမ်းကို အကြံပြုထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုများသည် မည်သည့်အရွယ်အစားအဖွဲ့အစည်းမဆို ၎င်းတို့၏ဒေတာကို HIPAA စံနှုန်းများနှင့် ချိန်ညှိရန်၊ တရားဝင်၊ ငွေကြေးနှင့် ဂုဏ်သိက္ခာဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များကို လျော့ပါးသက်သာစေရန်နှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ရလဒ်များကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
APIs များကို
Shaip APIs များသည် သင်လိုအပ်သော မှတ်တမ်းများသို့ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ပေးစွမ်းပြီး သင့်အဖွဲ့များအား ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အရည်အသွေးပြည့်မီသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာများကို လျင်မြန်စွာနှင့် အတိုင်းအတာအထိ ဝင်ရောက်နိုင်စေကာ ပထမအကြိမ်ကြိုးပမ်းမှုတွင် ၎င်းတို့၏ AI ပရောဂျက်များကို တိကျစွာ အပြီးသတ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
De-Identification API
အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ပရောဂျက်များကို ဖန်တီးရာတွင် လူနာဒေတာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အချက်အလက်ချိုးဖောက်မှုများကို ကာကွယ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ကာကွယ်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ Shaip သည် PHI/PII (ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ကျန်းမာရေး/အချက်အလက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်) အားလုံးကို ဖယ်ရှားရန် Shaip သည် လူသိများသော လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်သည်။
- PHI, PII, နှင့် PCI အတွက်အရေးကြီးအချက်အလက်များကိုအမည်မဖေါ်ထုတ်ပါ၊ တိုကင်လုပ်ပါ
- HIPAA နှင့် Safe Harbor လမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အတည်ပြုပါ
- HIPAA နှင့် Safe Harbor de-identification လမ်းညွှန်ချက်များတွင်ပါရှိသော အထောက်အထား 18 ခုလုံးကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ပါ။
- ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်နှင့်ဖယ်ထုတ်မှုအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်း
- PHI မှတ်ပုံတင်ခြင်းဆိုင်ရာလမ်းညွှန်ချက်များကိုပြည့်စုံစွာလိုက်နာပါ
Data De-identification Services ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များ
လူ့ -In-The-Loop
အဆင့်အတန်းအမျိုးမျိုးရှိသောကမ္ဘာ့အဆင့်မီအရည်အသွေးအချက်အလက်များနှင့်လူသားများအတွက်ကြိုးပမ်းမှု။
ဒေတာ Integrity များအတွက်လူပျို Optimized ပလက်ဖောင်း
ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ခြင်းများမှတစ်ဆင့်အချက်အလက်များကိုအမည်ဝှက်ခြင်းသည်ပထဝီဝင်အနေအထားများနှင့်စနစ်များတွင်အချက်အလက်ပြည့်စုံမှုကိုသေချာစေသည်။
သန်း 100 ကျော်က de- ဖော်ထုတ်ဒေတာ
ထိရောက်သော HIPAA အချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားရန်လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့်သက်သေပြပလက်ဖောင်းသည် PII / PHI ၏အန္တရာယ်ကိုလျှော့ချနိုင်သည်။
ပိုမိုလုံခြုံသောဒေတာလုံခြုံရေး
ပိုမိုကောင်းမွန်သောဒေတာလုံခြုံရေးသည်အချက်အလက်ပုံစံများကိုမူဝါဒထိန်းချုပ်မှုနှင့်ထိန်းသိမ်းခြင်းကိုသေချာစေသည်။
တိုးမြှင့်အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု
မည်သူမည်ဝါဆိုသည့်အရွယ်အစားအတိုင်းအတာတစ်ခုအားလူ -on-the-loop ဖြင့်အမည်ဝှက်ပါ။
ရရှိနိုင် & ပေးပို့
ကွန်ယက်ကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီနှင့်အချိန်နှင့်တပြေးညီသတင်းအချက်အလက်၊
လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဒေတာ
လုပ်ဆောင်ချက်တွင် PII/HI လျှော့ချခြင်း။
Shaip ၏ တစ်ဦးတည်းပိုင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု API (Data De-identification Platform) ဖြင့် လူနာ၏ ကျန်းမာရေး အချက်အလက် (PHI) ကို အမည်ဝှက် သို့မဟုတ် ဖုံးကွယ်ခြင်းဖြင့် ဆေးစာသားမှတ်တမ်းများကို ဖျောက်ဖျက်ပါ။
ဖွဲ့စည်းထားသော ဆေးမှတ်တမ်းများကို ဖျောက်ဖျက်ပါ။
HIPAA စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာစဉ်တွင် ဆေးမှတ်တမ်းများမှ လူနာကျန်းမာရေးအချက်အလက် (PHI) မှ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားပါ။
PII ဖယ်ရှားခြင်း
ကျွန်ုပ်တို့၏ PII သက်သေခံခြင်းစွမ်းရည်တွင် တစ်ဦးချင်းစီ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များနှင့် တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်၍ဖြစ်စေ ဆက်သွယ်နိုင်သည့် အမည်များ၊ ရက်စွဲများနှင့် အသက်ကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်းပါဝင်သည်။
PHI De-identification
ကျွန်ုပ်တို့၏ PHI အထောက်အထားပြနိုင်မှုတွင် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များနှင့် တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်၍ဖြစ်စေ ဆက်သွယ်နိုင်သည့် MRN နံပါတ်၊ ဝင်ခွင့်ရက်စွဲကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်းပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် လူနာများနှင့် ထိုက်တန်သော HIPAA တောင်းဆိုသည်။
အီလက်ထရွန်နစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများ (EMRs) မှဒေတာထုတ်ယူခြင်း
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပညာရှင်များသည် အီလက်ထရွန်းနစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်း (EMRs) နှင့် သမားတော်လက်တွေ့အစီရင်ခံစာများမှ သိသာထင်ရှားသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူများသည် ရောဂါစာရင်းသွင်းမှုများ၊ ဆေးခန်းစမ်းသပ်မှုများနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစစ်ဆေးမှုများတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် ရှုပ်ထွေးသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာသားများကို ထုတ်ယူနိုင်ပါသည်။
HIPAA နှင့် GDPR လိုက်နာမှုဖြင့် PDF De-identification
ကျွန်ုပ်တို့၏ PDF De-identification ဝန်ဆောင်မှုနှင့်အတူ HIPAA နှင့် GDPR လိုက်နာမှုကို သေချာပါစေ။ သင်၏ အရေးကြီးသော အချက်အလက်ကို ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ဥပဒေရေးရာ ခိုင်မာမှုအတွက် လုံခြုံစွာ အမည်ဝှက်ထားသည်။
ဖြစ်ရပ်မှန်ကိုသုံးပါ
ရည်မှန်းချက်: W2၊ ဘဏ်ရှင်းတမ်း၊ 1099၊ 1040 စသည်တို့အပါအဝင် ဘဏ္ဍာရေးစာရွက်စာတမ်းများမှ PII Data Masking
စိန်ခေါ်မှု: 18+ ဘဏ္documentsာရေးစာရွက်စာတမ်းများအတွက်ကြိုတင်သတ်မှတ်ထား HIPAA အမှတ်အသား 10,000 ၏ဖယ်ရှားရေး။
ကျွန်ုပ်တို့၏ထည့် ၀ င်မှု - ကုန်းတွင်း ၀ န်ထမ်းများကို အသုံးချ၍ ၀ န်ဆောင်မှုခံယူသူ၏ပလက်ဖောင်းပေါ်ရှိငွေစာရင်းစာရွက်စာတမ်း ၁၀၀၀ ကျော်မှ PIIs ကိုဖယ်ထုတ်လိုက်ခြင်း။
အဆုံးရလဒ်: ဘဏ္clientာရေးစာရွက်စာတမ်းများမှအရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုထုတ်ယူရန်အတွက် client သည် AI မောင်းနှင်သည့်သတင်းအချက်အလက်ထုတ်ယူခြင်းပုံစံကိုတီထွင်ခဲ့သည်။
ပန်းတိုင်: PHI အချက်အလက်များကိုလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများမှဖယ်ရှားပါ။
စိန်ခေါ်မှု: AI မော်ဒယ်များဖွံ့ဖြိုးဆဲအတွက်အသုံးပြုနိုင်သည့်လက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းပေါင်း ၃၀,၀၀၀ ကျော်ကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ထည့် ၀ င်မှု - HIPAA နှင့် Safe Harbor လမ်းညွှန်များကိုလိုက်နာသည့်လက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများမှ PHIs များကိုဖော်ထုတ်ထားခြင်းမရှိပါ
အဆုံးရလဒ်: သုံးစွဲသူ၏သုံးစွဲမှုကိစ္စကိုဖြေရှင်းရန်အတွက်သုံးစွဲသူသည်ကောင်းစွာမှတ်ချက်ပြုထားသည့်နှင့်ရွှေစံသတ်မှတ်ထားသောဒေတာဘေ့စ်ကိုမြှင့်တင်ခဲ့သည်။
ပြည့်စုံသောလိုက်နာမှုလွှမ်းခြုံမှု
GDPR, HIPAA နှင့် PII / PHI တို့၏အပေးအယူအလျှော့ပေးမှုအန္တရာယ်ကိုလျော့နည်းစေသည့် Safe Harbour ဖယ်ရှားရေးသတ်မှတ်ချက်အရကွဲပြားခြားနားသောစည်းမျဉ်းဥပဒေများအရသတင်းအချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားခြင်း
Shaip ကိုသင်၏ Data De-Identification Partner အဖြစ်ရွေးချယ်ရန်အကြောင်းပြချက်များ
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
ဘလော့ခ်
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) – အယူအဆ၊ အမျိုးအစားများနှင့် အသုံးချမှုများ
ကျွန်ုပ်တို့သည် စကားလုံးတစ်လုံးကိုကြားသည့်အခါ သို့မဟုတ် စာသားတစ်ခုကိုဖတ်သည့်အခါတိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စကားလုံးကို လူ၊ နေရာ၊ တည်နေရာ၊ တန်ဖိုးများနှင့် အခြားအရာများအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။ လူသားများသည် စကားလုံးတစ်လုံးကို လျင်မြန်စွာ မှတ်မိနိုင်ပြီး ၎င်းကို အမျိုးအစားခွဲကာ အကြောင်းအရာကို နားလည်နိုင်သည်။
ဖြေရှင်းချက်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အခန်းကဏ္:၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့်ကြားရှိအရာအားလုံး
ပေးထားသော စာသား သို့မဟုတ် ပုံတွင် ပါရှိသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် စက်များကို ကူညီပေးသည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များတွင် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ထုတ်ပေးသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာမှတ်ချက် ဝန်ဆောင်မှုများ ပေးပါသည်။
ဖြေရှင်းချက်
ဒေတာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI သို့ အသက်ပေးသော ခုန်နှုန်းကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအားလုံး၏ ၈၀% သည်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက်လက်လှမ်းမမှီပါ။ ၎င်းသည်အသုံးပြုနိုင်သောဒေတာပမာဏကိုကန့်သတ်ပြီးကျန်းမာရေးအဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်စွမ်းကိုလည်းကန့်သတ်ထားသည်။
Featured Clients များ
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
သင်၏ AI ဒေတာကို ယနေ့ စတင်ဖော်ထုတ်ပါ။ လူအချင်းချင်း ကွင်းဆက်ဖြင့် အရွယ်အစားအလိုက် ဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားပါ။
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
ဒေတာများကိုဖယ်ရှားခြင်း၊ အချက်အလက်ဖုံးကွယ်ခြင်းသို့မဟုတ်အမည်ဝှက်ခြင်းသည် PHI / PII (ပုဂ္ဂိုလ်ရေးကျန်းမာရေးအချက်အလက် / ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များ) ကဲ့သို့သောလူပုဂ္ဂိုလ်တစ် ဦး ချင်းအား၎င်းတို့၏အချက်အလက်နှင့်တိုက်ရိုက်သို့မဟုတ်သွယ်ဝိုက်။ ချိတ်ဆက်နိုင်သည့်လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်များစသည်တို့ကိုဖယ်ရှားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော လူနာဒေတာသည် PHI (ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကျန်းမာရေးအချက်အလက်) သို့မဟုတ် PII (ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များ) ကို ဖယ်ရှားသည့် ကျန်းမာရေးဒေတာဖြစ်သည်။ PII masking ဟုလည်းလူသိများသော၊ ၎င်းတွင် အမည်များ၊ လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်များနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီအား ၎င်းတို့၏ဒေတာများနှင့် တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်၍ဖြစ်စေ ချိတ်ဆက်နိုင်သည့်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်း ပါဝင်သည်။
PII သည်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည်လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ် (SSN)၊ နိုင်ငံကူးလက်မှတ်နံပါတ်၊ ယာဉ်မောင်းလိုင်စင်နံပါတ်၊ အခွန်ထမ်းမှတ်ပုံတင်နံပါတ်၊ လူနာမှတ်ပုံတင်နံပါတ်၊ ဘဏ္financialာရေးအကောင့်နံပါတ်၊ ခရက်ဒစ်ကဒ်နံပါတ်၊ သို့မဟုတ်ကိုယ်ပိုင်လိပ်စာအချက်အလက် (လမ်းလိပ်စာ၊ အီးမေးလ်လိပ်စာ။ ကိုယ်ပိုင်တယ်လီဖုန်းနံပါတ်များ)
PHI သည်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများ (ဆေးမှတ်တမ်းများ၊ ဓာတ်ခွဲခန်းစစ်ဆေးမှုရလဒ်များ၊ ဆေးကုသမှုဥပဒေကြမ်းများ)၊ အီလက်ထရောနစ်မှတ်တမ်းများ (EHR) သို့မဟုတ်ပြောဆိုသောသတင်းအချက်အလက်များ (ဆရာဝန်သတ်ပုံ) အပါအ ၀ င်မည်သည့်ပုံစံဖြင့်မဆိုကိုယ်ရေးကိုယ်တာကျန်းမာရေးအချက်အလက်များကိုရည်ညွှန်းသည်။
ထင်ရှားသော data de-identification နည်းပညာနှစ်ခုရှိသည်။ ပထမတစ်ခုသည်တိုက်ရိုက်သတ်မှတ်ဖေါ်ထုတ်သူများကိုဖယ်ရှားခြင်းနှင့်ဒုတိယတစ်ခုသည်လူတစ် ဦး အားပြန်လည်ဖော်ထုတ်ရန် (သို့) ဦး တည်ရန်အလားအလာရှိသောအခြားသတင်းအချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားခြင်းသို့မဟုတ်ပြောင်းလဲခြင်းဖြစ်သည်။ Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို လေ၀င်လေထွက်မှန်နိုင်သမျှ တိကျသေချာစေရန် တိကျသောဒေတာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကိရိယာများနှင့် စံလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အသုံးပြုပါသည်။