Protégez les informations sensibles des patients et tirez des informations en toute sécurité pour améliorer les soins

Le problème :

Identifier (et supprimer) les informations sensibles des ensembles de données de santé

Il n’y a sans doute pas de données plus compliquées à déchiffrer sur la planète que l’écriture manuscrite d’un médecin dans un PDF numérisé. Mais pour nos clients du secteur de la santé, ces ensembles de données ont une valeur inestimable.

Alors comment les équipes de science des données peuvent-elles accéder à ces DPI (Dossier Patient Informatisé) d’une manière qui soit conforme à la HIPAA et qui réponde aux exigences de dépersonnalisation des décisions d’experts ?

Private AI :

Protéger les données des patients avec une exactitude de plus de 99,5 %

Private AI utilise la compréhension du contexte pour identifier les renseignements médicaux personnels dans les DPI (Dossier Patient Informatisé), les notes des cliniciens et les transcriptions des conversations des médecins avec une exactitude incroyablement élevée.

Le résultat est une donnée conforme à la HIPAA que les équipes de ML et de science des données peuvent utiliser en toute sécurité.

La confidentialité des patients est primordiale

Notre solution est fournie via un conteneur que vous déployez dans votre propre infrastructure (cloud public/privé, on-prem), de sorte que les données ne quittent jamais votre environnement et ne sont jamais partagées avec un tiers externe (y compris Private AI).

Pourquoi choisir Private AI ?

Une exactitude inégalée

Private AI utilise les dernières avancées en matière d’apprentissage automatique pour atteindre une exactitude remarquable dès la première utilisation. Découvrez comment nous nous situons par rapport à nos concurrents dans notre livre blanc technique

Private AI
Fournisseur majeur 2
Logiciel open source 2
Logiciel open source 1
Fournisseur majeur 1
Fournisseur majeur 3
0.80 0.90 1

Essayez-le vous-même sur vos propres données :

« Private AI a obtenu les meilleurs résultats sur nos tests hybrides patients/fournisseurs de données, et offre des fonctionnalités avancées que nous pouvons personnaliser en fonction de nos besoins. Nous avons rapidement obtenu des performances de pointe sur des tâches de dé-identification difficiles et essentielles à notre activité, pour une fraction du coût de la réalisation en interne. » 

François Huet
Chef de l'ingénierie, Curai Health

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.

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.