Dữ liệu bị phân mảnh
Thông tin y tế bị chia nhỏ giữa nhiều tổ chức, khiến việc phân tích diện rộng và cộng tác trở nên khó khăn ngay từ đầu.
Hợp tác y tế mà không đánh đổi quyền riêng tư của dữ liệu
Dữ liệu y tế có giá trị rất lớn, nhưng bị phân mảnh giữa nhiều tổ chức và quá nhạy cảm để có thể chia sẻ tự do. Onai cho phép cộng tác trên dữ liệu mà không cần phơi bày dữ liệu.
Vấn đề
Dữ liệu y tế là một trong những nguồn lực mạnh mẽ nhất để cải thiện kết quả, khám phá phương pháp điều trị và thúc đẩy nghiên cứu
Nhưng cũng là một trong những nguồn lực bị ràng buộc nhiều nhất.
Dữ liệu bị chia cắt giữa bệnh viện, viện nghiên cứu và các tổ chức khác. Để sử dụng chúng cùng nhau, thông thường phải tập trung hóa dữ liệu, chuyển dữ liệu nhạy cảm vào các môi trường dùng chung, xử lý gánh nặng pháp lý và chấp nhận các rủi ro lớn về quyền riêng tư và bảo mật.
Kết quả là nhiều câu hỏi quan trọng không bao giờ được trả lời, và nhiều hiểu biết tiềm năng vẫn ngoài tầm với.
Tập trung hóa tạo ra ma sát
Việc gom dữ liệu lại một nơi thường kéo theo sự phức tạp pháp lý, ma sát vận hành, thách thức bảo mật và các trì hoãn kéo dài trước cả khi công việc hữu ích có thể bắt đầu.
Quyền riêng tư tạo ra những đánh đổi sai lầm
Các tổ chức không nên buộc phải lựa chọn giữa việc giữ dữ liệu riêng tư và việc khai mở giá trị của dữ liệu đó.
Cách tiếp cận của chúng tôi
Sử dụng toàn bộ dữ liệu y tế mà không phơi bày nó
Onai cho phép thực hiện tính toán trên các bộ dữ liệu phân tán trong khi dữ liệu nền tảng vẫn riêng tư và nằm dưới sự kiểm soát của chủ sở hữu.
Thay vì chuyển dữ liệu về một nơi trung tâm, dữ liệu vẫn ở trong từng tổ chức; các truy vấn, mô hình và phép tính được thực thi an toàn giữa nhiều địa điểm; và kết quả được tổng hợp mà không tiết lộ dữ liệu thô.
Điều này cho phép các tổ chức cộng tác như thể dữ liệu của họ đã được thống nhất, mà không bao giờ phải tập trung hóa dữ liệu.
Dữ liệu vẫn ở tại chỗ
Mỗi tổ chức giữ quyền giám hộ và quyền kiểm soát đối với dữ liệu y tế nền tảng của mình.
Tính toán chạy trên nhiều địa điểm
Các truy vấn, mô hình và quy trình phân tích được thực thi an toàn giữa nhiều bên.
Bảo mật được đảm bảo bằng mật mã
Dữ liệu nhạy cảm không bao giờ bị lộ cho bất kỳ bên tham gia nào hoặc bất kỳ bên thứ ba nào.
Điều này mở ra điều gì
Giải phóng AI mà không hy sinh quyền riêng tư
Phân tích dữ liệu đa địa điểm
Thực hiện phân tích trên nhiều tổ chức như thể đang làm việc với một bộ dữ liệu duy nhất, mà không cần di chuyển hay tiết lộ dữ liệu nền tảng.
Huấn luyện mô hình đa địa điểm
Huấn luyện các mô hình học máy trên các bộ dữ liệu phân tán, cải thiện hiệu năng và khả năng khái quát trong khi vẫn giữ được quyền riêng tư.
Suy luận an toàn với mô hình bên ngoài
Sử dụng các mô hình của bên thứ ba mà không làm lộ dữ liệu nhạy cảm, hoặc triển khai mô hình giữa các tổ chức mà không tiết lộ chính mô hình đó.
Case study
Phân tích liên tổ chức mà không cần chia sẻ dữ liệu
Một nhóm tổ chức muốn hiểu kết quả điều trị của bệnh nhân trên nhiều quần thể khác nhau, nhưng không thể gom dữ liệu lại do các ràng buộc về quyền riêng tư, quy định và vận hành.
Với cách tiếp cận của Onai, mỗi tổ chức giữ dữ liệu của mình tại chỗ trong khi vẫn tham gia vào một phép tính chung. Các truy vấn được thực thi giữa các bên và chỉ các kết quả tổng hợp mới được trả về.
Kết quả tương đương với phân tích tập trung, nhưng không có tổ chức nào phải từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu của mình.
Dành cho ai
Được xây dựng cho những tổ chức cần làm cho dữ liệu y tế phối hợp với nhau
01
Nhà nghiên cứu
Cộng tác giữa các tổ chức, tiếp cận các bộ dữ liệu hiệu quả lớn hơn và thực hiện những phân tích vốn không thể làm được nếu không có các thỏa thuận chia sẻ dữ liệu phức tạp.
02
Hệ thống y tế
Tham gia vào một hệ sinh thái rộng hơn, nơi dữ liệu có thể được sử dụng an toàn giữa các tổ chức, tạo ra những hình thức mới về giá trị, insight và các thị trường dựa trên dữ liệu.
Đưa toàn bộ dữ liệu y tế vào cuộc chơi một cách an toàn
Onai đang xây dựng hạ tầng cho phép dữ liệu y tế được sử dụng tập thể mà không đánh đổi quyền riêng tư hay quyền kiểm soát.
Hãy liên hệ với chúng tôi qua [email protected] nếu bạn muốn cộng tác.