Aproximadamente 80% de todos os dados na área da saúde — incluindo confidencial, dados regulamentados do paciente — é de fontes não estruturadas.
Os dados de saúde não estruturados são extremamente difíceis de encontrar, classificar, mapear e gerenciar usando métodos tradicionais. descoberta e classificação técnicas e tecnologias.
Até mesmo empresas de saúde que investiram seus esforços em transformação digital modernizando seus sistemas de tecnologia da informação em saúde, adotando registros eletrônicos de saúde (EHRs), e impulsionar os esforços de interoperabilidade agora se baseia em montanhas de dados não estruturados que não podem ser facilmente localizadas, organizadas, processadas ou utilizadas por meio de formatos estruturados.
Os dados de saúde não estruturados geralmente incluem:
- Anotações manuscritas do profissional
- Dados de mídias sociais
- Metadados não estruturados
- Dados de imagens médicas
- Arquivos de vídeo
- dados de streaming
- Dados de biossinais
- Arquivos de áudio
- Registros existentes ou legados
Aqui estão 5 maneiras pelas quais a BigID aplica a estrutura que as organizações de saúde precisam para dados não estruturados — tornando-os acessíveis, acionáveis e valiosos.
1. Hiperescaneamento
Desafio: Descobrir Grandes Volumes de Dados Médicos
Os dados de saúde que residem em fontes não estruturadas são de alto volume, exigem muitos recursos, são difíceis de classificar em larga escala, demoram a apresentar resultados e são quase impossíveis de gerenciar.
Os métodos tradicionais de análise de dados corporativos podem levar meses ou até anos. Organizações de saúde precisam de um plano para descobrir e mapear dados não estruturados para fins de conformidade, privacidade, remediação, governança de acesso, migração para a nuvem, minimização e retenção.
Solução: Reduzir o tempo de varredura para dados não estruturados por 95%
Hiperescaneamento — BigID's escaneamento inteligente capacidade — acelera drasticamente a classificação, catalogação e correlação de dados de saúde sensíveis em repositórios de arquivos não estruturados de alto volume.
O BigID reduz o tempo total de digitalização necessário para descoberta de dados Ao identificar automaticamente os pontos críticos de dados sensíveis do paciente, o resultado é uma descoberta de dados dramaticamente mais rápida, profunda e precisa em todo o seu panorama de dados.
2. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
Desafio: Ler dados de imagens médicas
Grandes volumes de dados coletados por meio de raios-X, tomografia computadorizada, ressonância magnética, ultrassom e equipamentos de imagem médica não podem ser facilmente analisados ou catalogados por ferramentas tradicionais de descoberta e classificação.
Esse tipo de dado não estruturado do paciente também requer correlação com procedimentos anteriores, histórico do paciente e outros dados.
Solução: Aproveitar a automação orientada por IA e ML
As organizações de saúde precisam ser capazes de aproveitar ferramentas automatizadas e algoritmos de aprendizado de máquina que possam reconhecer e aprender com padrões em imagens.
BigID's classificação de próxima geração Aproveita o aprendizado de máquina baseado em PNL (Processamento de Linguagem Natural) e NER (Reconhecimento de Entidades Nomeadas), bem como insights de IA (Inteligência Artificial) baseados em aprendizado profundo para ir além dos tipos básicos de dados e encontrar dados de saúde sensíveis e regulamentados em grande escala.
3. Correlação e Tecnologia de Grafos
Desafio: Adicionar Contexto à Classificação
Uma vez identificados os dados sensíveis e regulamentados dos pacientes provenientes de fontes não estruturadas, é necessário contextualizá-los para que os profissionais de saúde possam revelar as relações entre os pontos de dados, associar a quem pertencem os dados, construir perfis de identidade e visualizar como os dados estão interconectados entre as diferentes fontes.
Solução: Correlacionar o conhecimento granular dos dados com os assuntos dos dados.
A BigID viabiliza a área da saúde. permitir que as organizações identifiquem automaticamente variações de dados altamente sensíveis, restritos e exclusivamente identificáveis — com precisão, em grande escala e em todo o panorama de dados.
Obtenha menos falsos positivos e descubra mais dados, com precisão, com tecnologia de grafos de aprendizado de máquinaVisualize todos os seus atributos de dados interconectados em todas as fontes de dados. Encontre relações entre pontos de dados e infira novos atributos de dados pessoais e sensíveis — tudo em um só lugar.
4. Capacidades de interoperabilidade eficazes
Desafio: Trocar e interpretar dados
Quando se trata de promover o compartilhamento eficaz de dados, as organizações de saúde têm dificuldades em alcançar consenso organizacional e entre as partes interessadas, garantir que os registros de consentimento do paciente sejam precisos e atualizados, manter os padrões de privacidade e segurança e mitigar preocupações com a qualidade dos dados, sejam elas prejudiciais ou de alto risco.
Solução: Impulsionar os esforços de interoperabilidade com uma troca de dados significativa.
A BigID oferece uma plataforma com foco em API que garante simplicidade, integração de alto impacto e orquestração com outras infraestruturas empresariais. Ajuda a gerenciar, monitorar e validar. transferências de dados de terceiros para cumprir com requisitos regulamentares.
5. Minimização de dados
Desafio: Minimizar dados duplicados e redundantes
As organizações de saúde possuem um cenário tecnológico de fornecedores de TI influenciado por fusões, aquisições e processos de desenvolvimento díspares e conflitantes.
Após uma fusão, por exemplo, dados que antes eram críticos podem se tornar um problema. Dados duplicados e redundantes aumentam o risco de violações de dados, complicam e comprometem as estratégias de migração para a nuvem e, frequentemente, violam as normas de privacidade e segurança.
Solução: Limpe seus dados e minimize os riscos.
Identificar e corrigir dados não estruturados duplicados, semelhantes, redundantes e derivados que contenham dados sensíveis de pacientes — e implementar uma gestão de retenção orientada por políticas.
A BigID permite que organizações de saúde gerenciem segurança, privacidade e governança. remediação Em grande escala. Nem todos os dados exigem a mesma ação, e capacite sua equipe com múltiplas opções de correção. Delegue as decisões sobre dados às pessoas certas — da maneira certa.
Com o BigID, as organizações de saúde podem obter visibilidade completa de — e cobertura completa — seus dados não estruturados sensíveis, regulamentados e de alto risco.
Agende uma demonstração Aprenda como proteger proativamente todos os dados de seus pacientes em todo o cenário de dados — desde armazenamentos legados até ambientes de nuvem.
Autor
