プライバシーリスクを避けながら、臨床データをAI活用可能な状態に変換

52言語にわたり、PHI、PII、PCIを含む50以上のエンティティタイプに対応。標準的な識別子には氏名、生年月日、住所、政府発行IDが含まれます。医療特有の検出では、医療記録番号、処方識別子、臨床コード、保険IDをカバーしています。また、一般的なツールでは見逃されがちな、タイプミス、コードスイッチング、不完全な記述を含む患者の会話文中の文脈依存PHIも検出します。

匿名化は、患者を特定できる情報を削除するものであり、臨床状態を説明する情報を削除するものではありません。診断、症状、治療、検査結果、臨床評価などの情報は保持されます。日付シフトにより時間的な関係性も維持されます。仮名化により、実際の個人情報を保持することなく、複数の診療記録にわたって同一患者を追跡できます。また、合成PIIへの置き換えにより、再識別リスクを排除しながらデータセットの統計的特性を維持します。

セーフハーバー方式とエキスパート・ディターミネーション方式の両方に対応しています。セーフハーバーでは、HIPAAで定義された18種類の識別子を自動的に削除します。エキスパート・ディターミネーションについては、パートナーネットワークを通じて、再識別リスクが非常に低いことを独立した統計的検証で証明する、エキスパート・ディターミネーション対応の出力と正式なレポートを提供します。主要な製薬企業はこれらの出力をFDA提出に使用しており、研究機関ではIRB審査や外部パートナーとのデータ共有に活用されています。

はい。Liminaは、医師と患者の会話が文字起こしされる際にPHIをマスキングし、識別情報を含まないクリーンなデータのみをAIプラットフォームへ送信します。患者向けチャットボットの場合は、入力内容がモデルに届く前にサニタイズされ、患者に表示される前に応答を検証することも可能です。すべての処理はお客様の環境内で行われ、PHIが保護される前に外部のAIサービスへ送信されることはありません。

いいえ。Liminaはオンプレミス環境またはVPC内にコンテナとして展開され、すべての処理は既存のセキュリティ境界内で実行されます。サードパーティのクラウド処理や外部送信は一切行われません。Providence Healthは、主要なクラウドプロバイダーがモデル学習のために患者データの利用権を求めていたことから、この方式を選択しました。

カナダの研究コンソーシアムでは、機関間での共同LLM学習のために利用されています。製薬企業では、FDA提出や臨床試験分析のためにエキスパート・ディターミネーションの出力が活用されています。エキスパート・ディターミネーションの文書は、トレーニングデータが商用利用、研究、規制審査において正当性を持つことを証明します。