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根据 HIPAA 法规生成综合 医疗记录：隐私安全数据生成
真正的数据困境：创新与合规
您正在根据 HIPAA 法规 构建系统。但您面临着一个无法克服的问题：严格的访问控制减慢了研究速度。
为什么真实数据变得无法访问
监管合规封锁：
GDPR、HIPAA、CCPA 和 SOX 造成了法律障碍：
- 个人数据需要每个用例的明确同意
- 受保护的信息需要严格的访问控制
- 跨境转账限制
- 最高罚款 2000 万欧元或全球收入的 4%
运营瓶颈：
即使在法律上可行的情况下，获取真实数据也需要数周时间：
- 法律/隐私团队审查：排队 2-6 周
- 数据工程管道：1-2周
- 安全和访问控制设置
- 当您获取数据时，它已经过时了
最终结果： 开发团队等待数周或数月才能获取数据。 创新陷入停滞。
解决方案：生成综合数据
如果您可以创建以下数据会怎样：
- 看起来一模一样 真实的医疗记录
- 统计表现类似于真实数据
- 包含零实际个人/敏感信息
- 无需合规审查
- 可在几分钟内按需生成
合成数据生成的工作原理
传统方法：匿名 获取真实数据并尝试删除识别信息。问题：统计属性变化、引用完整性破坏、重新识别风险仍然存在。
生成方法：综合 从真实数据中学习模式，然后生成遵循这些模式但不包含实际记录的新数据。
Datastripes 综合场景生成器
视觉流程生成器： 1.上传真实数据样本 2、系统自动分析结构 3.通过可视化界面配置生成规则 4. 生成综合数据（任何规模） 5.下载或直接连接工具
医疗记录的主要特征：
- 保留复杂的模式和关系
- 匹配统计分布
- 隐私保证（差分隐私、k-匿名）
- 无限的可扩展性
实际应用：在不危及患者隐私的情况下更快地创新
想象一下能够更快地创新而不冒患者隐私的风险。
场景：外部开发者合作伙伴关系
传统方法：7周
- 第 1 周：提交数据请求
- 第 2-4 周：法律谈判协议
- 第 5 周：请求获得批准但有限制
- 第 6 周：数据工程创建导出（无法使用）
- 第 7 周：第二次尝试有效
综合数据方法：1 天
- 第 1 天：生成 100,000 条综合记录（7 分钟）
- 立即与供应商分享
- 无 DPA、无隐私审查、无需安全认证
- 供应商立即开始开发
节省时间：7 周
其他用例
- ML 训练： 生成比实际数据多 100 倍的罕见示例
- 演示和销售： 创建真实的演示数据，没有隐私风险
- 性能测试： 生成数百万条记录用于负载测试
- 开发环境： 每个开发人员都有自己的数据集
入门：生成您的第一个综合数据集
第 1 周：概念验证
- 确定一个被数据访问阻止的用例 2.上传小样本真实数据
- 生成第一个综合数据集
- 验证并与利益相关者分享
第 2 周：规模 5. 生成生产规模的数据集 6. 部署到开发/测试环境
转型：从数据瓶颈到数据丰富
来自：
- 等待数据访问数周/数月
- 有限且陈旧的数据集
- 外部合作伙伴关系被阻止
致：
- 生成任何数据集只需几分钟
- 无限、新鲜、可定制的数据
- 外部协作，无隐私问题
最终的好处：更快地创新，而不会危及患者隐私。
开始生成综合医疗记录 并解锁您的团队。
不要让数据访问成为您的瓶颈。在您需要时生成您需要的内容。