Ochrona zdrowia · Zarządzanie szpitalem
Automatyczna anonimizacja danych pacjentów na serwerach szpitala
Tirol Kliniken, największy podmiot ochrony zdrowia w zachodniej Austrii, musi anonimizować tysiące dokumentów medycznych, żeby spełnić wymogi regulacyjne. Pracownicy robili to ręcznie. Dziś cały proces obsługuje ShareMedix, nasza platforma do anonimizacji, która działa na lokalnych serwerach szpitala, bez chmury i bez GPU.
Kluczowe rezultaty
Klient: Tirol Kliniken
Tirol Kliniken GmbH, największa spółka ochrony zdrowia w zachodniej Austrii, zapewniająca opiekę medyczną w kilku placówkach w Tyrolu.
- Branża
- Ochrona zdrowia
- Zastosowanie
- Anonimizacja dokumentów medycznych
- Podejście AI
- NLP ze stale uczącymi się modelami
- Dokumenty
- Karty wypisowe, listy lekarskie, wyniki badań
- Wdrożenie
- On-premise, bez GPU
- Produkt
- ShareMedix (theBlue.ai)
W skrócie
Dlaczego to rozwiązanie musiało działać w szpitalu
- Tirol Kliniken codziennie wystawia karty wypisowe, listy lekarskie i wyniki badań, a wiele z nich przed udostępnieniem, archiwizacją lub ponownym wykorzystaniem trzeba zanonimizować zgodnie ze standardem TGF.
- Pracownicy robili to ręcznie: czytali dokument, wyszukiwali dane identyfikujące pacjenta i je zaczerniali. Trwało to długo, dużo kosztowało i było na tyle niespójne, że stwarzało ryzyko dla compliance.
- ShareMedix automatycznie rozpoznaje i usuwa dane osobowe, a treść kliniczną zostawia nienaruszoną. Działa w całości na serwerach szpitala, bez GPU.
- Przypadki brzegowe pracownicy sprawdzają w interfejsie webowym, a każda poprawka trafia z powrotem do modelu.
Punkt wyjścia
Wyzwanie
Coraz więcej dokumentów medycznych trzeba było anonimizować, żeby spełnić wymogi regulacyjne, ale ręczny proces był zbyt wolny i zbyt kosztowny, żeby nadążyć, a jego niespójność stwarzała ryzyko dla compliance.
Tirol Kliniken każdego dnia wytwarza mnóstwo dokumentów medycznych: karty wypisowe, listy lekarskie, wyniki badań i inną dokumentację kliniczną. Wiele z nich przed udostępnieniem, archiwizacją lub jakimkolwiek wtórnym wykorzystaniem trzeba zanonimizować zgodnie ze standardem TGF Tyrolskiego Funduszu Zdrowia.
Przed tym projektem była to praca ręczna. Pracownicy przeglądali każdy dokument, wyszukiwali dane identyfikujące pacjenta i ręcznie je zaczerniali.
Proces był powolny, kosztowny i niespójny, a przy tym nie nadążał ani za rosnącą liczbą dokumentów, ani za rosnącymi wymogami regulacyjnymi.
Budowa
Co zbudowaliśmy
Wdrożyliśmy w Tirol Kliniken ShareMedix, naszą platformę do anonimizacji dokumentów medycznych. Automatyzuje ona cały proces, od wykrycia danych pacjenta w dokumencie klinicznym po ich usunięcie w sposób uniemożliwiający identyfikację.
Rozpoznaje dane osobowe, zachowuje treść kliniczną
Modele wykrywają i klasyfikują dane identyfikujące pacjenta w różnych typach dokumentów: imiona i nazwiska, daty, adresy, numery ubezpieczenia i inne dane osobowe. To, co ma pozostać czytelne, pozostaje czytelne, bo dokument, który po anonimizacji stracił treść kliniczną, nikomu się nie przyda.
Wytrenowane na języku medycznym
Dokumentacja medyczna jest pełna specjalistycznej terminologii. Wytrenowaliśmy modele specjalnie tak, by odróżniały terminy kliniczne od danych identyfikujących, więc nie wycinają istotnych medycznie informacji, biorąc je omyłkowo za dane osobowe.
On-premise i bez GPU
Dane pacjentów są na tyle wrażliwe, że nic nie może opuścić szpitala, dlatego system działa wyłącznie na jego lokalnych serwerach. Musiał też działać na standardowym sprzęcie szpitalnym bez akceleracji GPU, co wymagało starannej optymalizacji modeli.
Każda poprawka ulepsza system
Pracownicy korzystają z ShareMedix przez interfejs webowy, w którym przeglądają zanonimizowane dokumenty, poprawiają je i dodają uwagi. Te poprawki trafiają z powrotem do modelu, więc model coraz lepiej radzi sobie z układem i formatami dokumentów używanych w Tirol Kliniken.
Co się zmieniło
Rezultaty
Przed
Ręczna anonimizacja każdego dokumentu medycznego. Powolna, kosztowna, o nierównej jakości i trudna do skalowania przy rosnących wymogach regulacyjnych.
Po
Automatyczna anonimizacja zgodna ze standardem TGF. Pracownicy sprawdzają i poprawiają przypadki brzegowe w interfejsie, a system uczy się na każdej poprawce.
Ręczna praca przy anonimizacji zniknęła. Dokumenty, które wcześniej wymagały osobnej uwagi, są przetwarzane automatycznie, a człowiek zajmuje się tylko przypadkami brzegowymi.
Standard TGF jest spełniany konsekwentnie we wszystkich typach dokumentów, czego ręczny proces nie był w stanie zagwarantować.
System poprawia się z każdym użyciem. Każda poprawka pracownika podnosi trafność kolejnych wyników, więc człowiek musi ingerować coraz rzadziej.
Rosnące zapotrzebowanie na anonimizację zamieniło się w czasochłonny, ręczny proces. Razem z theBlue.ai przekształciliśmy to wyzwanie w sprawny proces oparty na AI, który znacząco ograniczył pracę ręczną i odciążył nasz zespół.
Pytania o ten projekt
Anonimizacja dokumentów medycznych. Coraz więcej dokumentów medycznych trzeba było anonimizować, żeby spełnić wymogi regulacyjne, ale ręczny proces był zbyt wolny i zbyt kosztowny, żeby nadążyć, a jego niespójność stwarzała ryzyko dla compliance.
Ręczna anonimizacja całkowicie wyeliminowana: 100%. Pełna zgodność ze standardem Tyrolskiego Funduszu Zdrowia: TGF. Działa na własnych serwerach szpitala, bez chmury: On-prem. Działa na standardowym sprzęcie szpitalnym: Bez GPU.
NLP ze stale uczącymi się modelami. Wykorzystana technologia: Natural Language Processing, Named Entity Recognition, Stale uczące się modele, Wdrożenie on-premise, Aplikacja webowa, Platforma ShareMedix, Modele zoptymalizowane pod CPU.
Wykorzystana technologia
Porozmawiaj z zespołem, który to zbudował
Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego.
Więcej projektów
Usługi profesjonalne · Ochrona danych i RODO
Dane osobowe usunięte, zanim w ogóle trafią do analizy
Czytaj więcej
MedTech · Compliance i automatyzacja procesów
Kwestionariusze bezpieczeństwa wypełnione w tydzień zamiast w miesiąc
Czytaj więcej
Ochrona zdrowia · Obrazowanie medyczne i neurologia