課題
医療機関は患者データ保護に関して厳格な要件に直面しています：
- HIPAAは18種類のPHI識別子の保護を要求
- 研究データセットは完全な匿名化が必要
- 管理文書にも患者情報が含まれる
- 施設間データ共有には一貫した保護が必要
解決策
HIPAA要件に準拠した包括的なPHI検出・匿名化。
監査証跡
すべての匿名化操作を完全記録し、コンプライアンス報告に対応。
PHI検出
医療記録番号、保険プランID、生体識別子など、18種類のHIPAA定義PHIを検出。
研究対応
Safe Harbor要件を満たす匿名化データセットを生成。
医療データ形式
臨床ノート、管理記録、構造化ヘルスデータに対応。
よくあるご質問
cloak.businessはHIPAAの18種類すべてのPHI識別子を検出しますか？
はい。cloak.businessは、氏名、地理情報、日付、電話番号、FAX番号、メールアドレス、社会保障番号、医療記録番号、保険プラン受給者番号、口座番号、証明書/免許番号、車両識別子、機器識別子、URL、IPアドレス、生体識別子、顔写真、その他の一意識別番号など、HIPAAで定義された18種類すべての保護対象健康情報（PHI）を検出します。
cloak.businessはHIPAA Safe Harbor匿名化に対応していますか？
cloak.businessのReplaceおよびRedact方式は、18種類すべてのPHI識別子を除去または置換し、HIPAA Safe Harbor基準に対応します。すべての処理はドイツ国内のISO 27001認証サーバー上で行われ、コンプライアンス文書用の完全な監査証跡を提供します。
cloak.businessは臨床ノートや非構造化医療テキストも匿名化できますか？
はい。NLPエンジン（spaCy + Stanza）は、非構造化臨床ノート内の氏名・地名・文脈PHIを検出し、317種類の正規表現認識器が医療記録番号・SSN・電話番号などの構造化識別子に対応します。
Is This Right for You?
Best For
- Organizations with compliance obligations (GDPR, HIPAA, CCPA, PCI-DSS)
- Teams regularly sharing datasets containing names, IDs, or medical records
- Developers building AI pipelines that process user-submitted content
- Enterprises requiring audit logs and reproducible anonymization for legal holds
Not Ideal For
- Single-language English-only pipelines with no PII — regex-only tools may suffice
- Real-time streaming at sub-5ms latency — NLP inference adds overhead
- Fully air-gapped environments without internet access — use Desktop App instead
- Unstructured media files (audio, video) — text extraction is a prerequisite limitation