Здравство: Анонимизација усогласена со HIPAA
Здравствените установи мора да ги заштитат податоците на пациентите, а притоа да овозможат истражување, анализа и координација на грижа. cloak.business обезбедува прецизност и ревизорски траги што ги бара здравството.
Предизвикот
Здравствените организации се соочуваат со строги барања за заштита на податоците на пациентите:
HIPAA бара заштита на 18 PHI идентификатори
Истражувачките сетови мора да бидат целосно деидентифицирани
Административните документи содржат информации за пациенти
Споделувањето податоци меѓу установи бара конзистентна заштита
Решението
Сеопфатно откривање и анонимизација на PHI усогласено со HIPAA.
Ревизорски траги
Целосно логирање на сите операции на анонимизација за извештаи за усогласеност.
Откривање на PHI
Откријте ги сите 18 PHI типови дефинирани од HIPAA, вклучувајќи медицински броеви, здравствени планови и биометриски идентификатори.
Подготвено за истражување
Генерирајте деидентифицирани сетови на податоци за истражување што ги исполнуваат Safe Harbor барањата.
Здравствени формати
Поддршка за клинички белешки, административни записи и структуриран здравствен податок.
Најчесто поставувани прашања
Дали cloak.business ги открива сите 18 PHI идентификатори според HIPAA?
Да. cloak.business ги открива сите 18 PHI идентификатори дефинирани од HIPAA, вклучувајќи имиња, географски податоци, датуми, телефонски броеви, факс броеви, е-пошта, социјални броеви, медицински броеви, здравствени планови, броеви на сметки, сертификати/лиценци, идентификатори на возила, уреди, URL, IP адреси, биометриски идентификатори, фотографии од лице и други уникатни идентификатори.
Како cloak.business го поддржува Safe Harbor деидентификацијата според HIPAA?
Методите Replace и Redact на cloak.business ги отстрануваат или заменуваат сите 18 PHI идентификатори, поддржувајќи го Safe Harbor стандардот на HIPAA. Сета обработка се врши на ISO 27001-сертифицирани сервери во Германија со целосни ревизорски траги за документација за усогласеност.
Дали cloak.business може да анонимизира клинички белешки и неструктуриран медицински текст?
Да. NLP engine-от (spaCy + Stanza) ги открива имињата, локациите и контекстуалниот PHI во неструктурирани клинички белешки, додека 317 regex препознавачи обработуваат структуирани идентификатори како медицински броеви, SSN и телефонски броеви.
Дали е ова точно за вас?
Најдобро за
- Организации со обврски за усогласеност (GDPR, HIPAA, CCPA, PCI-DSS)
- Тимовите редовно споделуваат збирки на податоци што содржат имиња, лични карти или медицински досиеја
- Програмери кои градат цевководи за вештачка интелигенција кои обработуваат содржина поднесена од корисниците
- Претпријатија кои бараат ревизорски дневници и репродуктивна анонимизација за легални задржувања
Не е идеален за
- Еднојазични цевководи само на англиски јазик без PII — Алатките само за регекс може да бидат доволни
- Стриминг во реално време со латентност под 5 ms — NLP заклучокот додава надземни трошоци
- Околини со целосно пропустливи празнини без пристап до интернет - наместо тоа, користете ја апликацијата за работна површина
- Неструктурирани медиумски датотеки (аудио, видео) - извлекувањето текст е предусловно ограничување