डेटा खंडित है
स्वास्थ्य संबंधी जानकारी विभिन्न संस्थानों में बंटी हुई है, जिससे व्यापक विश्लेषण और सहयोग स्वाभाविक रूप से कठिन हो जाता है।
डेटा गोपनीयता से समझौता किए बिना स्वास्थ्य सहयोग
स्वास्थ्य डेटा में बहुत बड़ा मूल्य है, लेकिन यह संस्थानों में बिखरा हुआ है और इतना संवेदनशील है कि इसे खुलकर साझा नहीं किया जा सकता। Onai डेटा को उजागर किए बिना डेटा सहयोग संभव बनाता है।
समस्या
स्वास्थ्य डेटा परिणाम सुधारने, उपचार खोजने और शोध को आगे बढ़ाने के लिए सबसे शक्तिशाली संसाधनों में से एक है
लेकिन यह सबसे अधिक सीमित संसाधनों में से भी एक है।
डेटा अस्पतालों, शोध संस्थानों और संगठनों में बँटा हुआ है। इसे साथ में उपयोग करने के लिए सामान्यतः डेटा को केंद्रीकृत करना पड़ता है, संवेदनशील डेटा को साझा वातावरण में ले जाना पड़ता है, कानूनी जटिलताओं से गुजरना पड़ता है, और गोपनीयता व सुरक्षा के बड़े जोखिम स्वीकार करने पड़ते हैं।
परिणामस्वरूप कई महत्वपूर्ण प्रश्न अनुत्तरित रह जाते हैं और कई संभावित अंतर्दृष्टियाँ अप्राप्य बनी रहती हैं।
केंद्रीकरण अतिरिक्त बोझ पैदा करता है
डेटा को एक जगह लाना अक्सर कानूनी जटिलता, परिचालन घर्षण, सुरक्षा चुनौतियाँ और उपयोगी कार्य शुरू होने से पहले लंबी देरी पैदा करता है।
गोपनीयता झूठे समझौते पैदा करती है
संगठनों को डेटा की गोपनीयता और उसके मूल्य को खोलने के बीच चुनाव करने की मजबूरी नहीं होनी चाहिए।
हमारा दृष्टिकोण
सभी स्वास्थ्य डेटा का उपयोग करें, बिना उसे उजागर किए
Onai वितरित डेटासेट पर गणना को सक्षम बनाता है, जबकि मूल डेटा निजी रहता है और उसके स्वामी के नियंत्रण में रहता है।
डेटा को किसी केंद्रीय स्थान पर ले जाने के बजाय, हर संस्था में डेटा स्थानीय रूप से बना रहता है; क्वेरी, मॉडल और गणनाएँ कई साइटों पर सुरक्षित रूप से चलती हैं; और परिणाम बिना कच्चा डेटा उजागर किए समेकित किए जाते हैं।
इससे संगठन ऐसे सहयोग कर सकते हैं जैसे उनका डेटा एकीकृत हो, जबकि वास्तव में उसे कभी केंद्रीकृत नहीं किया जाता।
डेटा स्थानीय रहता है
हर संस्था अपने मूल स्वास्थ्य डेटा की अभिरक्षा और नियंत्रण बनाए रखती है।
गणना विभिन्न साइटों पर चलती है
क्वेरी, मॉडल और विश्लेषण वर्कफ़्लो कई पक्षों के बीच सुरक्षित रूप से चलाए जाते हैं।
क्रिप्टोग्राफी से सुरक्षा सुनिश्चित होती है
संवेदनशील डेटा किसी भी प्रतिभागी या किसी तीसरे पक्ष के सामने उजागर नहीं होता।
यह क्या सक्षम करता है
गोपनीयता छोड़े बिना AI को मुक्त करें
मल्टीसाइट डेटा एनालिटिक्स
एक ही डेटासेट पर काम करने जैसा अनुभव लेते हुए कई संस्थानों पर विश्लेषण चलाएँ, बिना मूल डेटा को स्थानांतरित या उजागर किए।
मल्टीसाइट मॉडल प्रशिक्षण
वितरित डेटासेट पर मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित करें, जिससे प्रदर्शन और सामान्यीकरण बेहतर हो, जबकि गोपनीयता बनी रहे।
बाहरी मॉडलों के साथ सुरक्षित इनफ़रेंस
तीसरे पक्ष के मॉडल का उपयोग करें बिना संवेदनशील डेटा उजागर किए, या संस्थानों के बीच मॉडल तैनात करें बिना स्वयं मॉडल को उजागर किए।
केस स्टडी
डेटा साझा किए बिना अंतर-संस्थागत विश्लेषण
कुछ संस्थान विभिन्न आबादियों में रोगियों के परिणाम समझना चाहते हैं, लेकिन गोपनीयता, विनियामक और परिचालन सीमाओं के कारण वे अपना डेटा एक जगह नहीं ला सकते।
Onai के दृष्टिकोण के साथ हर संस्था अपना डेटा स्थानीय रूप से रखती है और साझा गणना में भाग लेती है। क्वेरी कई पक्षों पर चलाई जाती हैं, और केवल समेकित परिणाम लौटते हैं।
परिणाम केंद्रीकृत विश्लेषण के बराबर होता है, लेकिन कोई भी संस्था अपने डेटा का नियंत्रण नहीं छोड़ती।
यह किनके लिए है
उन संगठनों के लिए बनाया गया जिन्हें स्वास्थ्य डेटा को साथ काम कराना है
01
शोधकर्ता
संस्थानों के बीच सहयोग करें, अधिक प्रभावी डेटासेट तक पहुँचें, और ऐसे विश्लेषण चलाएँ जो अन्यथा जटिल डेटा-साझाकरण समझौतों के बिना संभव नहीं होते।
02
स्वास्थ्य प्रणालियाँ
एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र में भाग लें, जहाँ डेटा का सुरक्षित रूप से संगठनों के बीच उपयोग हो सके, और मूल्य निर्माण, अंतर्दृष्टि तथा डेटा-आधारित बाज़ारों के नए रूप संभव हों।
सभी स्वास्थ्य डेटा को सुरक्षित रूप से उपयोग में लाएँ
Onai वह बुनियादी ढाँचा बना रहा है जो स्वास्थ्य डेटा को सामूहिक रूप से उपयोग करने देता है, बिना गोपनीयता या नियंत्रण छोड़े।
यदि आप सहयोग में रुचि रखते हैं तो [email protected] पर हमसे संपर्क करें।