Yn llawn doreth o bŵer prosesu rhad a dilyw diddiwedd o ddata, mae AI a dysgu â pheiriannau yn cyflawni pethau anhygoel i sefydliadau ledled y byd. Yn anffodus, mae rhai o'r diwydiannau sy'n debygol o ennill buddion anhygoel o'r technolegau datblygedig hyn hefyd wedi'u rheoleiddio'n fawr, gan ychwanegu ffrithiant at yr hyn a all fod yn weithrediad cymhleth eisoes.
Mae gofal iechyd yn blentyn i ddiwydiant a reoleiddir yn helaeth, ac mae sefydliadau yn yr Unol Daleithiau wedi gorfod trin gwybodaeth iechyd a ddiogelir (PHI) yn unol â'r Ddeddf Cludadwyedd ac Atebolrwydd Yswiriant Iechyd (HIPAA) ers bron i 25 mlynedd. Heddiw, fodd bynnag, mae rheoliadau ar bob math o wybodaeth bersonol adnabyddadwy (PII) yn cydgyfeirio, gan gynnwys Rheoliad Diogelu Data Cyffredinol Ewrop (GDPR), Deddf Diogelu Data Personol (PDPA) Singapore, a llawer o rai eraill.
Er bod rheoliadau'n canolbwyntio'n gyffredin ar drigolion ardal benodol, mae modelau AI cywir yn gofyn am setiau data mawr sy'n cael eu arallgyfeirio o ran oedran, rhyw, hil, ethnigrwydd a lleoliad daearyddol eu pynciau. Mae hynny'n golygu bod yn rhaid i gwmnïau sy'n gobeithio cynnig y genhedlaeth nesaf o atebion AI i ddarparwyr gofal iechyd neidio trwy ystod yr un mor niferus ac amrywiol o gylchoedd rheoleiddio neu offer creu risg gyda rhagfarnau adeiledig sy'n halogi canlyniadau.
Dad-Adnabod y Data
Mae dod i fyny â digon o ddata i “addysgu” AI yn effeithiol yn cymryd amser, a gall dad-adnabod y data hwnnw i sicrhau amddiffyniad ac anhysbysrwydd ei berchnogion fod yn ymgymeriad mwy fyth. Dyna pam mae Shaip yn cynnig trwyddedig data gofal iechyd mae hynny wedi'i gynllunio i helpu i lunio modelau AI - gan gynnwys cofnodion meddygol cleifion sy'n seiliedig ar destun a data hawliadau, sain fel recordiadau meddyg neu sgyrsiau cleifion / meddygon, a hyd yn oed delweddau a fideo ar ffurf pelydrau-x, sganiau CT, a chanlyniadau MRI.
Mae ein datrysiadau API hynod gywir yn sicrhau bod pob un o'r 18 maes (fel sy'n ofynnol gan Ganllawiau Harbwr Diogel) yn cael eu dad-adnabod yn llwyr ac yn rhydd o PHI, ac mae Penderfyniad Arbenigol gyda Bodau yn y Ddolen (HITL) yn sicrhau na all unrhyw beth ddisgyn trwy'r craciau. Mae Shaip hefyd yn cynnwys galluoedd anodi data meddygol sy'n hanfodol ar gyfer graddio prosiect. Mae'r broses anodi yn cynnwys egluro cwmpas y prosiect, cynnal hyfforddiant ac anodiadau demo, a chylch adborth terfynol a dadansoddiad ansawdd sy'n sicrhau bod y dogfennau anodedig sy'n deillio o hyn yn cwrdd â'r gofynion penodol.
Trwy ddefnyddio ein platfform cwmwl, mae cleientiaid yn cael mynediad at y data sydd ei angen arnynt mewn cyfrwng sy'n ddiogel, yn cydymffurfio ac yn raddadwy i ateb unrhyw alw. Mewn achosion lle mae cyfnewid data â llaw yn annymunol, yn aml gellir integreiddio ein APIs yn uniongyrchol i blatfform cleient i hwyluso mynediad bron-amser i'r APIs data a dad-adnabod.
Mae adeiladu modelau AI yn ddigon anodd heb orfod dod o hyd i'ch setiau data eich hun, a dyna pam ei bod bron bob amser yn well allanoli'r dasg llafur-ddwys hon i ddarparwr ymroddedig. Mae ein tîm o drawsgrifwyr dad-adnabod pwrpasol wedi'u hyfforddi'n dda mewn amddiffyn PHI a therminoleg feddygol er mwyn sicrhau bod data o'r ansawdd uchaf yn cael ei ddarparu. Yn ogystal ag arbed amser ac arian, rydych chi hefyd yn osgoi cosbau a allai fod yn anodd gall hynny gyd-fynd â'r defnydd anghywir o ddata nad yw'n cydymffurfio.
Er mwyn eich helpu chi i benderfynu ai Shaip yw'r partner rydych chi wedi bod yn chwilio amdano, rydyn ni'n cynnig amrywiaeth o setiau data sampl y gallwch eu defnyddio i ddechrau hyfforddi'ch algorithmau heddiw. Gobeithio y byddwch chi'n ymuno â ni i wylio'ch menter AI yn cychwyn.
