Environ 80% de toutes les données dans le domaine de la santé, y compris sensible, données réglementées sur les patients — vient de sources non structurées.
Les données de santé non structurées sont extrêmement difficiles à trouver, à classer, à cartographier et à gérer à l’aide des outils traditionnels. découverte et classification techniques et technologies.
Même les entreprises de soins de santé qui mettent leurs efforts derrière elles transformation numérique en modernisant leurs systèmes d'information sur la santé, en adoptant dossiers de santé électroniques (DSE), et les efforts d'interopérabilité reposent désormais sur des montagnes de données non structurées qui ne peuvent pas être facilement localisés, organisés, traités ou utilisés à l’aide de formats structurés.
Les données de santé non structurées comprennent généralement :
- Notes manuscrites du praticien
- Données des médias sociaux
- Métadonnées non structurées
- Données d'imagerie médicale
- Fichiers vidéo
- Données en streaming
- Données de biosignal
- Fichiers audio
- Enregistrements existants ou hérités
Voici 5 façons dont BigID applique la structure dont les organisations de soins de santé ont besoin pour les données non structurées, les rendant accessibles, exploitables et précieuses.
1. Hyperscan
Défi : Découvrir des volumes massifs de données médicales
Les données de santé qui résident dans des sources non structurées sont volumineuses, gourmandes en ressources, difficiles à classer à grande échelle, lentes à produire des résultats et presque impossibles à gérer.
Les méthodes traditionnelles d'analyse des données d'entreprise peuvent prendre des mois, voire des années. Les établissements de santé doivent mettre en place un plan pour identifier et cartographier les données non structurées à des fins de conformité, de confidentialité, de correction, de gouvernance des accès, de migration vers le cloud, de minimisation et de gestion des risques. rétention.
Solution : réduire le temps d'analyse des données non structurées de 95%
Hyperscan — BigID numérisation intelligente capacité — accélère considérablement la classification, le catalogage et la corrélation des données de santé sensibles dans des magasins de fichiers non structurés à volume élevé.
BigID réduit le temps d'analyse global requis pour découverte de données en identifiant automatiquement les zones sensibles des données patients. Le résultat est une découverte de données beaucoup plus rapide, plus approfondie et plus précise sur l'ensemble de votre environnement de données.
2. Intelligence artificielle et apprentissage automatique
Défi : Lire les données d'imagerie médicale
Les volumes massifs de données collectées par les appareils à rayons X, CAT, IRM, ultrasons et imagerie médicale ne peuvent pas être facilement analysés ou catalogués par les outils de découverte et de classification traditionnels.
Ce type de données patients non structurées nécessite également une corrélation avec les procédures passées, les antécédents des patients et d’autres données.
Solution : exploiter l'automatisation pilotée par l'IA et le ML
Les organisations de soins de santé doivent être en mesure d’exploiter des outils automatisés et des algorithmes d’apprentissage automatique capables de reconnaître et d’apprendre des modèles dans les images.
BigID's classification de nouvelle génération s'appuie sur l'apprentissage automatique basé sur le PNL et le NER, ainsi que sur l'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage profond pour regarder au-delà des types de données de base et trouver des données de santé sensibles et réglementées à grande échelle.
3. Technologie de corrélation et de graphique
Défi : ajouter du contexte à la classification
Une fois que les données sensibles et réglementées des patients provenant de sources non structurées sont identifiées, elles nécessitent un contexte afin que les professionnels de la santé puissent faire apparaître les relations entre les points de données, associer à qui appartiennent les données, créer des profils d'identité et visualiser comment les données sont interconnectées entre les sources de données.
Solution : Corréler les connaissances granulaires sur les données aux personnes concernées
BigID permet aux organisations de soins de santé d'identifier automatiquement les variations de données hautement sensibles, restreintes et identifiables de manière unique, avec précision, à grande échelle et sur l'ensemble du paysage des données.
Obtenez moins de faux positifs et découvrez plus de données, avec précision, avec Technologie graphique MLVisualisez tous vos attributs de données interconnectés à travers vos sources. Identifiez les relations entre les points de données et déduisez de nouveaux attributs de données personnelles et sensibles, le tout au même endroit.
4. Capacités d'interopérabilité efficaces
Défi : Échanger et interpréter les données
Lorsqu'il s'agit de favoriser le partage efficace des données, les organisations de soins de santé ont du mal à parvenir à un consensus organisationnel et entre les parties prenantes, à garantir que les dossiers de consentement des patients sont exacts et à jour, à respecter les normes de confidentialité et de sécurité et à atténuer les problèmes de qualité des données nuisibles et à haut risque.
Solution : Stimuler les efforts d’interopérabilité grâce à un échange de données significatif
BigID propose une plateforme API-first qui garantit une expérience simple et intégration à fort impact et l'orchestration avec d'autres infrastructures d'entreprise. Il permet de gérer, de surveiller et de valider transferts de données à des tiers se conformer à exigences réglementaires.
5. Minimisation des données
Défi : minimiser les données en double et redondantes
Les organisations de soins de santé disposent d’un paysage technologique de fournisseurs informatiques qui est influencé par les fusions, les acquisitions et les processus de développement disparates et conflictuels.
Après une fusion, par exemple, des données autrefois critiques peuvent devenir un handicap. Les données dupliquées et redondantes amplifient le risque de violation de données, compliquent et compromettent les stratégies de migration vers le cloud, et enfreignent souvent les réglementations en matière de confidentialité et de sécurité.
Solution : nettoyez vos données et minimisez les risques
Identifiez et corrigez les données non structurées en double, similaires, redondantes et dérivées qui contiennent des données sensibles sur les patients, et mettez en œuvre une gestion de la conservation axée sur les politiques.
BigID permet aux soins de santé organisations pour gérer la sécurité, la confidentialité et la gouvernance remédiation À grande échelle. Toutes les données ne nécessitent pas la même action, et offrez à votre équipe plusieurs options de correction. Déléguez les décisions relatives aux données aux bonnes personnes, de la bonne manière.
Avec BigID, les organisations de soins de santé peuvent obtenir une visibilité complète sur — et couverture complète de — leurs données non structurées sensibles, réglementées et à haut risque.
Planifier une démonstration pour apprendre à protéger de manière proactive toutes les données de vos patients dans l'ensemble du paysage des données, des magasins hérités aux environnements cloud.
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