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美国医疗保健的人工智能数据管道：HIPAA、PHI 处理和审计日志说明
医疗保健中的人工智能数据管道：HIPAA 和 PHI 解释美国医疗保健的人工智能数据管道：HIPAA、PHI 处理和审计日志解释首先出现在 Spritle 软件上。
来源:Spritle 博客在医疗保健领域构建人工智能系统不仅仅是一个技术挑战。这是一个监管性的。
在大多数行业中，数据管道重点关注：
在美国医疗保健中，一切都围绕着：
如果您的人工智能管道错误地处理患者数据，这不仅仅是一个错误，而且是一个法律风险。
这就是 ADLC（人工智能驱动的软件开发生命周期）变得至关重要的地方。它确保合规性、安全性和可审核性内置于系统中，而不是以后添加。
了解基础知识：HIPAA 和 PHI
什么是 HIPAA？
《健康保险流通与责任法案》是美国管理患者数据保护的主要法律。
它定义医疗保健数据应该如何：
HIPAA 适用于：
什么是受保护的健康信息 (PHI)？
PHI 包括可以识别患者身份的任何数据，例如：
如果可以链接回个人，即使是部分数据也可以被视为 PHI。
为什么人工智能数据管道在医疗保健领域风险较高
AI 管道通常：
在医疗保健领域，这会带来如下风险：
如果没有适当的设计，人工智能系统很容易违反 HIPAA。
符合 HIPAA 的 AI 数据管道架构
合规管道不仅仅涉及加密，还涉及端到端控制。
1. 安全数据摄取
数据从以下位置进入系统：
最佳实践：
2. PHI 识别和分类
处理前：
AI 管道应包括：
3. 去标识化和通证化
安全地将数据用于 AI：
这确保：
4. 安全数据存储
使用：