Gesundheitswesen, Pharmazeutika, Forschung und Entwicklung
Lösungen für Big Data Transformation und PHI De-ID
Big Data Herausforderungen im Gesundheitswesen
Es gibt heute mehrere große Herausforderungen in der Biomedizin und im Gesundheitswesen in Bezug auf Datenverarbeitung und datenzentrierte Sicherheit:
- Krankenkassen, die Werbe- und Betrugserkennungs-Data Warehouses betreiben, die eine schnelle Integration, Bereinigung, Umformatierung und Analyse von Schadensfällen erfordern.
- genomische Datentransformation und Analytik
- Pharmaunternehmen, die Daten zu Vertrieb, Produktion und Lieferkette bearbeiten und melden
- HIPAA-gedeckte Unternehmen und Geschäftspartner wie Vermarkter oder Verarbeiter von Patienten- und Rezeptdatenbanken, die Protected Health Information (PHI) finden, identifizieren und auditieren müssen, um die Safe Harbor-Regel einzuhalten, und/oder das Risiko einer erneuten Identifizierung bewerten, um die Regel der Expert Determination Method zu erfüllen.
- DBAs und Entwickler, die sichere, intelligente Testdaten benötigen.
Herausforderungen bei der Datenaufbereitung im Gesundheitswesen
Erfahren Sie in diesem Q3’2023-Podcast von Bloor Research mehr über diese spezifischen Herausforderungen der Datenaufbereitung im Gesundheitswesen.
Lösungen für das Gesundheitswesen
Die IRI-Software für datengesteuerte Anwendungsfälle im Gesundheitswesen umfasst Folgendes:
- IRI Voracity – zur Erkennung, Integration, Steuerung (Maskierung, Risikobewertung, Prototyping, Nachverfolgung) und Analyse von ePHI, wobei alle Funktionen dieser Produkte, die auch als Einzelprodukte erhältlich sind, genutzt werden:
- IRI FACT (Fast Extract) – um Oracle, MS SQL und andere DBs schnell zu entladen und in Voracity ETL-Aufträgen auszuführen
- IRI CoSort (SortCL–Programm) – zur Optimierung und Kombination von Transformation und Berichterstattung über Flat-Files und semistrukturierte Daten
- IRI FieldShield – zur De-Identifizierung, Risikobewertung und Anonymisierung von PHI/PII in RDBs und Flat Files
- IRI CellShield – um PHI in Excel®-Tabellen zu entdecken, dann zu maskieren, zu verschlüsseln und zu pseudonymisieren (und zu auditieren)
- IRI DarkShield – zum Auffinden, Bereitstellen, Löschen und Maskieren „versteckter“ PHI nicht nur in strukturierten Quellen, sondern auch in halbstrukturierten und unstrukturierten Text-, HL7, X12-, DICOM-, Dokumenten- und NoSQL-Quellen
- IRI RowGen – zum Auffüllen von Test-DBs und Dateien mit synthetischen Daten in Produktionsqualität (ohne dass echte Daten erforderlich sind) oder maskierten DB-Teilmengen in Tabellen und Dateien sowie HL7, X12, FHIR usw.
IRI arbeitet auch mit Experten für Healthcare-Analytik, wie Scalable Healthcare, zusammen und unterrichtet HIPAA SH/EDM Compliance mit Statistikern und Anwälten in Kursen wie diesen. IRI arbeitet auch mit führenden Testdatenmanagement-Portalen und Datenvirtualisierungslösungen zusammen.
Mehr über den Einsatz der oben genannten IRI Voracity Plattformlösungen im Gesundheitswesen erfahren Sie im Bloor Research InContext Report 2023.
Zu den IRI-Kunden in dieser breiten Kategorie gehören:
Accenture
AIM Health
Aon Hewitt
Appistry
Assubel
Aventis
Aviva
Blue Cross Blue Shield
BUPA
Cigna
Codman Group
Esai Pharmaceuticals
Excelus
General Dynamics (ViPS)
Geisinger Health
Genome Institute of Singapore
Health Alliance Plan
Health Canada
Health Now
Highmark Health
Lexis/Nexis (EDIWatch)
Mayo Clinic
McKesson
MedicX
Nevada Health
NHS UK
Northwell Health
Physicians Mutual
Pinnacol Assurance
Regence Group
Sato Pharmaceuticals
Segal Health Benefits
Singapore Ministry of Health
Texas Tech Health Sciences
United Healthcare
Unlimited Care
Wellpoint