Cerca de 80% de todos os dados em saúde — incluindo confidencial, dados regulamentados de pacientes — é de fontes não estruturadas.
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 as empresas de saúde que colocam seus esforços em transformação digital modernizando os seus sistemas de tecnologia da informação em saúde, adotando registros eletrônicos de saúde (EHRs), e os esforços de interoperabilidade agora estão assentados em montanhas de dados não estruturados que não podem ser facilmente localizados, organizados, processados ou utilizados usando formatos estruturados.
Dados de saúde não estruturados geralmente incluem:
- Notas manuscritas do praticante
- Dados de mídia social
- Metadados não estruturados
- Dados de imagem médica
- Arquivos de vídeo
- Dados de streaming
- Dados de biossinais
- Arquivos de áudio
- Registros existentes ou legados
Aqui estão cinco maneiras pelas quais o BigID aplica a estrutura que as organizações de saúde precisam para dados não estruturados, tornando-os acessíveis, acionáveis e valiosos.
1. Hipervarredura
Desafio: Descobrir Grandes Volumes de Dados Médicos
Dados de saúde que residem em fontes não estruturadas são de alto volume, exigem muitos recursos, são difíceis de classificar em escala, demoram para obter resultados e são quase impossíveis de gerenciar.
Os métodos tradicionais de digitalização de dados corporativos podem levar meses ou até anos. As organizações de saúde precisam de um plano para descobrir e mapear dados não estruturados para conformidade, privacidade, remediação, governança de acesso, migração para a nuvem, minimização e retenção.
Solução: Reduza o tempo de varredura de dados não estruturados em 95%
Hiperscan — BigIDs escaneamento inteligente capacidade — acelera drasticamente a classificação, catalogação e correlação de dados de saúde confidenciais em armazenamentos de arquivos não estruturados de alto volume.
O BigID reduz o tempo geral de digitalização necessário para descoberta de dados identificando automaticamente pontos críticos de dados sensíveis de pacientes. O resultado é uma descoberta de dados significativamente mais rápida, aprofundada e precisa em todo o seu cenário de dados.
2. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
Desafio: Ler dados de imagens médicas
Grandes volumes de dados coletados por máquinas de raio X, tomografia computadorizada, ressonância magnética, ultrassom e imagens médicas 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, históricos do paciente e outros dados.
Solução: Aproveite a automação orientada por IA e ML
As organizações de saúde devem ser capazes de aproveitar ferramentas automatizadas e algoritmos de aprendizado de máquina que possam reconhecer e aprender com padrões em imagens.
BigIDs classificação de próxima geração aproveita o aprendizado de máquina baseado em PNL e NER — bem como insights de IA baseados em aprendizado profundo para olhar além dos tipos básicos de dados e encontrar dados de saúde sensíveis e regulamentados em escala.
3. Tecnologia de Correlação e Gráficos
Desafio: Adicionar contexto à classificação
Depois que dados sensíveis e regulamentados de pacientes de fontes não estruturadas são identificados, é necessário contexto para que os profissionais de saúde possam revelar relacionamentos entre pontos de dados, associar de quem são os dados, criar perfis de identidade e visualizar como os dados são interconectados entre as fontes de dados.
Solução: Correlacionar o conhecimento de dados granulares aos titulares dos dados
O BigID permite que organizações de saúde identifiquem automaticamente variações de dados altamente sensíveis, restritos e exclusivamente identificáveis — com precisão, em escala e em todo o cenário de dados.
Obtenha menos falsos positivos e descubra mais dados, com precisão, com Tecnologia de gráfico de ML. Veja todos os seus atributos de dados interconectados em todas as fontes de dados. Encontre relações entre pontos de dados e deduza novos atributos de dados pessoais e confidenciais — 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 lutam para alcançar o consenso organizacional e das partes interessadas, garantir que os registros de consentimento do paciente sejam precisos e atualizados, manter os padrões de privacidade e segurança e mitigar preocupações prejudiciais e de alto risco com a qualidade dos dados.
Solução: Impulsione os esforços de interoperabilidade com troca significativa de dados
A BigID oferece uma plataforma API-first 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 regulatórios.
5. Minimização de dados
Desafio: Minimizar dados duplicados e redundantes
As organizações de saúde têm um cenário de tecnologia de fornecedores de TI que é 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 risco. Dados duplicados e redundantes aumentam o risco de violações de dados, complicam e comprometem as estratégias de migração para a nuvem e, frequentemente, violam os regulamentos de privacidade e segurança.
Solução: Limpe seus dados e minimize os riscos
Identifique e corrija dados duplicados, semelhantes, redundantes e derivados não estruturados que contenham dados confidenciais de pacientes — e implemente um gerenciamento de retenção orientado por políticas.
O BigID possibilita a assistência médica organizações para gerenciar segurança, privacidade e governança remediação em escala. Nem todos os dados exigem a mesma ação, e capacite sua equipe com diversas opções de remediação. Delegue decisões sobre dados às pessoas certas — da maneira certa.
Com o BigID, as organizações de saúde podem obter visibilidade total sobre — e cobertura completa de — seus dados não estruturados, sensíveis, regulamentados e de alto risco.
Agende uma demonstração para aprender como proteger proativamente todos os dados de seus pacientes em todo o cenário de dados — desde armazenamentos legados até ambientes de nuvem.
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