2 min read

HIPAA 규정에 대한 종합 의료 기록 생성: 개인정보 보호 데이터 생성

실제 데이터 딜레마: 혁신 대 규정 준수

HIPAA 규정에 대한 시스템을 구축하고 있습니다. 하지만 극복할 수 없는 문제에 직면하게 됩니다. 엄격한 액세스 제어로 인해 연구 속도가 느려집니다.

실제 데이터에 접근할 수 없게 된 이유

규정 준수 차단:

GDPR, HIPAA, CCPA 및 SOX는 법적 장벽을 만듭니다.

개인 데이터에는 각 사용 사례에 대한 명시적인 동의가 필요합니다.
보호된 정보에는 엄격한 접근 통제가 필요합니다.
국경 간 송금 제한
최대 €20M 또는 전 세계 수익의 4%까지 벌금

운영 병목 현상:

법적으로 가능하더라도 실제 데이터를 얻는 데 몇 주가 걸립니다.

법률/개인정보 보호팀 검토: 2~6주 대기열
데이터 엔지니어링 파이프라인: 1~2주
보안 및 액세스 제어 설정
데이터를 얻을 때는 이미 오래된 데이터입니다.

순 결과: 개발 팀은 데이터를 얻기 위해 몇 주 또는 몇 달을 기다립니다. 혁신이 중단됩니다.

솔루션: 생성적 합성 데이터

다음과 같은 데이터를 생성할 수 있다면 어떨까요?

실제 의료 기록과 똑같습니다
실제 데이터처럼 통계적으로 작동
0개 포함 실제 개인정보/민감한 정보
규정 준수 검토가 필요하지 않습니다
몇 분 만에 주문형 생성 가능

합성 데이터 생성 작동 방식

기존 접근 방식: 익명화 실제 데이터를 가져와 식별 정보를 제거해 보세요. 문제: 통계 속성 변경, 참조 무결성 손상, 재식별 위험이 남아 있습니다.

생성적 접근 방식: 합성 실제 데이터에서 패턴을 학습한 다음 해당 패턴을 따르지만 실제 실제 기록은 포함하지 않는 새로운 데이터를 생성합니다.

데이터스트라이프 종합 시나리오 빌더

시각적 흐름 빌더:

실제 데이터 샘플 업로드
시스템이 구조를 자동으로 분석합니다.
시각적 인터페이스를 통해 생성 규칙 구성
합성 데이터 생성(모든 규모)
도구를 다운로드하거나 직접 연결하세요.

의료 기록의 주요 기능:

복잡한 스키마와 관계를 보존합니다.
통계 분포와 일치
개인 정보 보호 보장(차등 개인 정보 보호, k-익명성)
무한한 확장성

실제 적용: 환자의 개인정보를 침해하지 않고 더 빠르게 혁신

환자의 개인정보를 침해하지 않고 더 빠르게 혁신할 수 있다고 상상해 보세요.

시나리오: 외부 개발자 파트너십

기존 접근 방식: 7주

1주차: 데이터 요청 제출
2~4주차: 법적 협상 합의
5주차: 요청이 제한적으로 승인됨
6주차: 데이터 엔지니어링으로 내보내기 생성(사용 불가)
7주차: 두 번째 시도 성공

종합 데이터 접근 방식: 1일

1일차: 종합 레코드 100,000개 생성(7분)
공급업체에 즉시 공유
DPA 없음, 개인 정보 보호 검토 없음, 보안 증명 필요 없음
Vendor가 즉시 개발을 시작합니다.

절감된 시간: 7주

추가 사용 사례

ML 학습: 실제 데이터에 존재하는 것보다 100배 더 많은 희귀한 예를 생성합니다.
데모 및 판매: 개인 정보 보호 위험 없이 현실적인 데모 데이터 생성
성능 테스트: 로드 테스트를 위한 수백만 개의 레코드 생성
개발 환경: 모든 개발자는 자신만의 데이터 세트를 얻습니다.

시작하기: 첫 번째 합성 데이터 세트 생성

1주차: 개념 증명

데이터 액세스로 인해 차단된 사용 사례 하나를 식별합니다.
실제 데이터의 작은 샘플 업로드
첫 번째 합성 데이터 세트 생성
이해관계자 검증 및 공유

2주차: 규모 5. 프로덕션 규모의 데이터 세트 생성 6. 개발/테스트 환경에 배포

변화: 데이터 병목 현상에서 데이터 과잉으로

발신:

데이터 액세스를 기다리는 데 몇 주/개월이 소요됨
제한적이고 오래된 데이터 세트
외부 파트너십 차단

받는 사람:

데이터 세트를 생성하는 데 몇 분
무제한의 최신 맞춤형 데이터
개인정보 보호 걱정 없는 외부 협업

궁극적인 이점: 환자의 개인 정보를 보호하면서 더 빠르게 혁신할 수 있습니다.

합성 의료 기록 생성을 시작하세요 그리고 팀 차단을 해제하세요.

데이터 액세스로 인해 병목 현상이 발생하지 않도록 하십시오. 필요할 때 필요한 것을 생성하세요.