Etwa 80% aller Daten im Gesundheitswesen – einschließlich empfindlich, regulierte Patientendaten — ist von unstrukturierte Quellen.
Unstrukturierte Gesundheitsdaten sind mit herkömmlichen Methoden äußerst schwierig zu finden, zu klassifizieren, abzubilden und zu verwalten. Entdeckung und Klassifizierung Techniken und Technologien.
Selbst Unternehmen des Gesundheitswesens, die ihre Bemühungen in digitale Transformation durch die Modernisierung ihrer Gesundheitsinformationstechnologiesysteme, die Einführung elektronische Gesundheitsakten (EHRs)und die Interoperabilitätsbemühungen vorantreiben, sitzen nun auf Bergen von unstrukturierte Daten die mithilfe strukturierter Formate nicht einfach gefunden, organisiert, verarbeitet oder genutzt werden können.
Unstrukturierte Gesundheitsdaten umfassen üblicherweise:
- Handschriftliche Notizen des Praktikers
- Social-Media-Daten
- Unstrukturierte Metadaten
- Medizinische Bilddaten
- Videodateien
- Streaming-Daten
- Biosignaldaten
- Audiodateien
- Vorhandene oder ältere Datensätze
Hier sind fünf Möglichkeiten, wie BigID die Struktur anwendet, die Gesundheitsorganisationen für unstrukturierte Daten benötigen – und sie so zugänglich, umsetzbar und wertvoll zu machen.
1. Hyperscan
Herausforderung: Riesige Mengen medizinischer Daten entdecken
Gesundheitsdaten aus unstrukturierten Quellen sind umfangreich, ressourcenintensiv, im großen Maßstab schwer zu klassifizieren, liefern nur langsam Ergebnisse und sind nahezu unmöglich zu verwalten.
Herkömmliche Methoden zum Scannen von Unternehmensdaten können Monate oder sogar Jahre dauern. Gesundheitsorganisationen benötigen einen Plan zur Erkennung und Zuordnung unstrukturierter Daten für Compliance, Datenschutz, Sanierung, Zugriffsverwaltung, Cloud-Migration, Minimierung und Selbstbehalt.
Lösung: Reduzieren Sie die Scanzeit für unstrukturierte Daten durch 95%
Hyperscan — BigIDs intelligentes Scannen Fähigkeit – beschleunigt die Klassifizierung, Katalogisierung und Korrelation sensibler Gesundheitsdaten in unstrukturierten Dateispeichern mit großem Volumen erheblich.
BigID reduziert die Gesamtscanzeit für Datenermittlung Durch die automatische Identifizierung von Hotspots sensibler Patientendaten. Das Ergebnis ist eine deutlich schnellere, umfassendere und präzisere Datenermittlung in Ihrer gesamten Datenlandschaft.
2. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Herausforderung: Medizinische Bilddaten lesen
Riesige Datenmengen, die von Röntgen-, CT-, MRT-, Ultraschall- und medizinischen Bildgebungsgeräten erfasst werden, können mit herkömmlichen Erkennungs- und Klassifizierungstools nicht einfach analysiert oder katalogisiert werden.
Diese Art unstrukturierter Patientendaten erfordert außerdem eine Korrelation mit früheren Verfahren, Patientengeschichten und anderen Daten.
Lösung: Nutzen Sie KI- und ML-gesteuerte Automatisierung
Organisationen im Gesundheitswesen müssen in der Lage sein, automatisierte Tools und Algorithmen des maschinellen Lernens zu nutzen, die Muster in Bildern erkennen und daraus lernen können.
BigID's Klassifizierung der nächsten Generation nutzt maschinelles Lernen auf Basis von NLP und NER sowie KI-Erkenntnisse auf Basis von Deep Learning, um über grundlegende Datentypen hinauszublicken und sensible und regulierte Gesundheitsdaten in großem Umfang zu finden.
3. Korrelations- und Graphentechnologie
Herausforderung: Kontext zur Klassifizierung hinzufügen
Sobald sensible und regulierte Patientendaten aus unstrukturierten Quellen identifiziert wurden, ist ein Kontext erforderlich, damit medizinisches Fachpersonal Beziehungen zwischen Datenpunkten aufdecken, zuordnen kann, wem die Daten gehören, Identitätsprofile erstellen und visualisieren kann, wie die Daten über verschiedene Datenquellen hinweg miteinander verknüpft sind.
Lösung: Granulares Datenwissen mit Datensubjekten korrelieren
BigID ermöglicht es Organisationen im Gesundheitswesen, Variationen hochsensibler, eingeschränkter und eindeutig identifizierbarer Daten automatisch zu identifizieren – präzise, im großen Maßstab und über die gesamte Datenlandschaft hinweg.
Erhalten Sie weniger Fehlalarme und entdecken Sie präzisere Daten mit ML-Graphtechnologie. Sehen Sie alle Ihre miteinander verbundenen Datenattribute aus allen Datenquellen. Finden Sie Beziehungen zwischen Datenpunkten und leiten Sie neue persönliche und vertrauliche Datenattribute ab – alles an einem Ort.
4. Effektive Interoperabilitätsfunktionen
Herausforderung: Daten austauschen und interpretieren
Wenn es darum geht, den effektiven Datenaustausch voranzutreiben, fällt es Gesundheitsorganisationen schwer, einen Konsens innerhalb der Organisation und der Interessengruppen zu erzielen, sicherzustellen, dass die Patienteneinwilligungsunterlagen korrekt und aktuell sind, Datenschutz- und Sicherheitsstandards einzuhalten und Bedenken hinsichtlich der Qualität schädlicher und risikoreicher Daten auszuräumen.
Lösung: Interoperabilitätsbemühungen durch sinnvollen Datenaustausch vorantreiben
BigID bietet eine API-First-Plattform, die einfache, wirkungsvolle Integration und Orchestrierung mit anderen Unternehmensinfrastrukturen. Es hilft bei der Verwaltung, Überwachung und Validierung Datenübermittlung an Dritte einhalten regulatorische Anforderungen.
5. Datenminimierung
Herausforderung: Minimieren Sie doppelte und redundante Daten
Die Technologielandschaft der IT-Anbieter von Gesundheitsorganisationen ist von Fusionen, Übernahmen und unterschiedlichen und widersprüchlichen Entwicklungsprozessen geprägt.
Nach einer Fusion können beispielsweise einst kritische Daten zur Belastung werden. Doppelte und redundante Daten erhöhen das Risiko von Datenlecks, erschweren und gefährden Cloud-Migrationsstrategien und verstoßen häufig gegen Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften.
Lösung: Bereinigen Sie Ihre Daten und minimieren Sie das Risiko
Identifizieren und beheben Sie doppelte, ähnliche, redundante und abgeleitete unstrukturierte Daten, die vertrauliche Patientendaten enthalten – und führen Sie ein richtliniengesteuertes Aufbewahrungsmanagement ein.
BigID ermöglicht das Gesundheitswesen Organisationen zur Verwaltung von Sicherheit, Datenschutz und Governance Sanierung im großen Maßstab. Nicht alle Daten erfordern die gleiche Aktion. Geben Sie Ihrem Team mehrere Korrekturoptionen an die Hand. Delegieren Sie Datenentscheidungen an die richtigen Personen – und zwar auf die richtige Weise.
Mit BigID erhalten Organisationen im Gesundheitswesen vollständige Transparenz über – und vollständige Abdeckung von – ihren sensiblen, regulierten und risikoreichen unstrukturierten Daten.
Termin für eine Demo Erfahren Sie, wie Sie alle Ihre Patientendaten proaktiv in der gesamten Datenlandschaft schützen können – von Legacy-Speichern bis hin zu Cloud-Umgebungen.
Autor
