Schützen Sie sensible Patienteninformationen und gewinnen Sie Erkenntnisse auf eine sichere Art und Weise, um eine verbesserte Versorgung zu bieten.

Das Problem:

Identifizierung (und Entfernung) sensibler Informationen aus medizinischen Datensätzen

Es gibt möglicherweise keine chaotischeren Daten auf dem Planeten als die Handschrift eines Arztes in einem gescannten PDF. Aber für unsere Kunden im Gesundheitswesen gibt es in diesen Datensätzen eine erstaunliche Menge an Wert.

Wie greifen Data-Science-Teams auf diese elektronischen Patientenakten in einer HIPAA-konformen Weise zu und erfüllen die Anforderungen der Expertenbestimmung der Ent-identifizierung?

Auftritt Private AI:

Schützen Sie Patientendaten mit einer Genauigkeit

Private AI verwendet kontextuelles Verständnis, um geschützte Gesundheitsdaten innerhalb von elektronischen Patientenakten, Notizen von Klinikern, und Transkripten von Arztgesprächen mit erstaunlich hoher Genauigkeit zu identifizieren.

Das Ergebnis sind datenschutzkonforme Daten, die von ML- und Datenwissenschaftsteams sicher genutzt werden können.

Der Schutz der Patientenprivatsphäre hat höchste Priorität

Unsere Lösung wird über einen Container geliefert, den Sie in Ihre eigene Infrastruktur (öffentliche/private Cloud, On-Prem) implementieren. Die Daten verlassen Ihre Umgebung nicht und werden niemals mit einem externen Dritten (einschließlich Private AI) geteilt.

Warum Private AI

Unübertroffene Genauigkeit

Private AI nutzt die neuesten Entwicklungen im maschinellen Lernen, um von Anfang an eine bemerkenswerte Genauigkeit zu erreichen. Lesen Sie in unserem technischen Whitepaper nach, wie wir im Vergleich zu unseren Mitbewerbern abschneiden.

Private AI
Bedeutender Cloud-Anbieter 2
Open-Source-Software 2
Open-Source-Software 1
Bedeutender Cloud-Anbieter 1
Bedeutender Cloud-Anbieter 3
0.80 0.90 1

Probieren Sie es selbst mit Ihren eigenen Daten aus:

Private AI hat bei unseren hybriden Datentestsätzen für Patienten und Anbieter am besten abgeschnitten und bietet fortschrittliche Funktionen, die wir an unsere Bedürfnisse anpassen können. Wir haben schnell eine Spitzenleistung bei der Erfüllung von anspruchsvollen Ent-identifizierungsaufgaben erzielt, die für unser Geschäft entscheidend sind, und das zu einem Bruchteil der Kosten, die intern anfallen würden.

François Huet
Leiter der Technik, Curai Health

Recall

Tested on a dataset composed of messy conversational data containing sensitive health information. Download our whitepaper for further details, as well as how we perform on precision and F1-score or contact us to get a copy of the evaluation code.

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Rappel

Testé sur un ensemble de données composé de données conversationnelles désordonnées contenant des informations de santé sensibles. Téléchargez notre livre blanc pour plus de détails, ainsi que nos performances en termes d’exactitude et de score F1, ou contactez-nous pour obtenir une copie du code d’évaluation.

99.5%+ Accuracy

Number quoted is the number of PII words missed as a fraction of total number of words. Computed on a 268 thousand word internal test dataset, comprising data from over 50 different sources, including web scrapes, emails and ASR transcripts.

Please contact us for a copy of the code used to compute these metrics, try it yourself here, or download our whitepaper.