Guias práticos para hospitais, operadoras e equipes de dados de saúde que querem usar modelos de IA sem expor os pacientes.
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O que significa detectar e anonimizar dados pessoais on-premise em prontuários, como difere de uma API na nuvem e os sinais de que você precisa disso.
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O padrão de gateway de privacidade: extrair o texto, tokenizar os dados pessoais localmente, enviar só tokens ao modelo e re-hidratar a resposta dentro da sua rede.
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O que cada marco diz sobre dados de saúde pseudonimizados e anonimizados, e o que isso significa para enviar prontuários a modelos de IA.
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Quais identificadores dos prontuários brasileiros escapam dos modelos genéricos de NER, como são os seus formatos e como detectá-los de forma confiável.
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Um plano prático para avaliar ferramentas de anonimização nos seus próprios prontuários: amostragem, anotação, métricas por tipo de entidade e o critério de aceite que o seu comitê precisa.
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