Pira-piraso ang data sa iba't ibang hurisdiksiyon
Ang kritikal na impormasyon sa pampublikong kalusugan ay nakakalat sa mga lokal at estadong sistema sa halip na makita sa isang koordinadong kabuuang larawan.
Nakasalalay ang pampublikong kalusugan sa napapanahon at tumpak na data, ngunit ang data na ito ay pira-piraso sa mga lokal at estadong sistema at kadalasang masyadong sensitibo upang ibahagi. Pinapagana ng Onai ang mga ahensiya na magtulungan at magsuri ng data gamit ang advanced na AI habang nananatiling pribado at kontrolado nila ang data.
Nangongolekta ang mga lokal at estadong ahensiya ng kritikal na data tungkol sa sakit, mga kinalabasan, at mga populasyon, ngunit ang data na ito ay nakasilo sa iba't ibang hurisdiksiyon, sistema, at pormat.
Upang maging epektibo, kailangang pagsamahin ng mga ahensiya ang data sa iba't ibang rehiyon, suriin ang mga trend sa real time, at iugnay ang pagtugon sa iba't ibang organisasyon.
Sa kasalukuyan, karaniwan itong nangangailangan ng sentralisasyon ng data, na nagdudulot ng pagkaantala, operasyonal na komplikasyon, at malalaking pangamba sa privacy.
Dahil dito, bumabagal ang mga imbestigasyon, nalilimitahan ang insight, at nagiging mas mahirap ang pakikipagtulungan kaysa dapat.
Ang kritikal na impormasyon sa pampublikong kalusugan ay nakakalat sa mga lokal at estadong sistema sa halip na makita sa isang koordinadong kabuuang larawan.
Bumabagal ang pagsusuri ng trend at koordinadong pagtugon kapag hindi agad makapagtrabaho ang mga koponan sa iba't ibang pinagmumulan ng data.
Ang pagtipon ng sensitibong rekord ay nagdudulot ng pagkaantala, dagdag na pasanin sa operasyon, at alalahanin sa privacy sa mismong oras na pinaka-kailangan ang bilis.
Pinapahintulutan ng Onai ang data sa pampublikong kalusugan na manatili sa mga sistema at hurisdiksiyong nangongolekta nito, habang ginagamit pa rin ito nang sama-sama sa pamamagitan ng AI.
Nananatiling lokal ang data sa bawat ahensiya. Tumatakbo ang AI-powered na pagpoproseso sa mga distributed system. Naibabahagi ang mga insight nang hindi inilalantad ang mga pinagbabatayang rekord.
Dahil dito, maaaring gumana ang mga ahensiya bilang isang koordinado at matalinong network nang hindi nangangailangan ng sentral na imbakan ng data.
Pinananatili ng bawat ahensiya ang pangangalaga sa data na kanilang kinokolekta at pinamamahalaan.
Tumatakbo ang mga query at AI-assisted na pagsusuri sa buong network sa halip na umasa sa iisang sentral na sistema.
Natatanggap ng mga ahensiya ang kapaki-pakinabang na output at koordinadong intelligence nang hindi inilalantad ang sensitibong pinagbabatayang rekord.
Nagkakaroon ang mga imbestigador ng access sa mga AI tool na nagpapabilis sa query, pagsusuri ng kaso, at pagpapasya nang hindi inilalantad ang sensitibong data o umaasa sa mga sentralisadong sistema.
Maaaring suriin ng mga epidemiologist ang mga trend sa iba't ibang hurisdiksiyon gamit ang mga epektibong pinagsamang dataset, na nagbubukas ng mas malalim at mas napapanahong pag-unawa sa kalusugan ng populasyon.
Maaaring magtulungan nang maayos ang mga lokal at estadong departamento nang hindi kinakailangang isandarisa o isentro ang kanilang mga pinagbabatayang sistema ng data.
Pinapagana ng Onai ang Guardian, isang sistemang dinisenyo upang suportahan ang ligtas at AI-driven na mga workflow sa pampublikong kalusugan sa iba't ibang hurisdiksiyon.
Gumagana ang Guardian bilang isang distributed network: pinananatili ng bawat ahensiya ang kontrol sa sarili nitong data, tumatakbo ang mga modelo at query ng AI sa buong network, at nalilikha ang mga insight nang hindi inilalantad ang mga sensitibong rekord.
Pinapahintulutan ng arkitekturang ito ang isang bagong modelo ng pampublikong kalusugan: mas mabilis, mas matalino, at idinisenyo upang mapangalagaan ang privacy.
Idinisenyo ang Guardian upang makalahok ang mga ahensiya sa network nang hindi isinusuko ang kontrol sa kanilang hurisdiksiyon.
Maaaring lumawak ang mga AI workflow sa mga distributed system habang iginagalang ang hangganan ng bawat kasaling organisasyon.
Maaaring kumilos ang mga ahensiya batay sa pinagsasaluhang intelligence nang hindi gumagawa ng sentral na repositoryo ng sensitibong data.
Ipinapakita ng isang network visualization ang mga ipinamahaging ahensiya ng pampublikong kalusugan bilang mga node na konektado sa pamamagitan ng isang pinagsasaluhang intelligence layer. Nananatiling lokal ang data habang umaagos sa network ang computation at insight.
Mga lokal at estadong departamento na kailangang magtulungan, magbahagi ng insight, at tumugon nang mabilis nang hindi kinokompromiso ang pagiging kumpidensiyal.
Mga koponang nagsasagawa ng case investigation na nakikinabang sa AI-assisted workflow at mas mabilis na access sa mahalagang impormasyon.
Mga mananaliksik at analyst na kailangang maunawaan ang mga trend sa antas ng populasyon sa iba't ibang pira-pirasong pinagmumulan ng data.
Pinapagana ng Onai ang mga ahensiya na kumilos bilang isang konektado at AI-powered na network, pinapahusay ang bilis, insight, at mga kinalabasan habang pinananatili ang tiwala.
Makipag-ugnayan sa amin sa [email protected] kung interesado kang makipagtulungan.