가장 안전한 연구를 위한 Research-oriented Metadata
헤이콘은 의료 데이터 안전을 위해 데이터를 한 곳에 모으지 않고,
HRS(Healthcare data Research Suite)에서 받은 분석 결과와 Metadata만 활용합니다.
Research-oriented Metadata
R-Alliance 의료기관은 국제표준체계에 맞게 연구용 데이터를 모델링하며, 헬스케어 데이터 연구 솔루션(HRS)을 통해 일관성 있고 신뢰할 수 있는 집계성 Metadata를 구성하고 있습니다.
깊이 있는 의료데이터를 위한 LLM 기술 활용
진료기록지의 주요한 정보를 추출 및 분류하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 인공지능 기술을 적용하여 활용 가능한 데이터로 정제합니다.
신약개발 및 임상연구를 위한 통계 분석 및 머신 러닝을 더욱 효과적으로 수행할 수 있는 기반을 제공합니다.
병리 검사 결과지 NLP 처리 예시
개체명 인식(NER) 라벨링
병리 검사 결과지 Sample Data를 대상으로 정의된 용어 사전에 맞춰 개체명 주석 작업을 수행합니다.
맞춤형 NER 모델 개발
사용자 맞춤형 Fine-tuning을 단기간 내에 진행하고, 비정형 데이터 종류별로 특화하여 정보추출 프로세스를 효율화 합니다.
의료데이터 연구를 하기에
가장 안전한 공간
가명 처리된 데이터
헤이콘에서 다루는 모든 의료 관련 데이터는 안전한 병원 영역 내에서 가명 처리된 데이터를 활용합니다.
병원에 승인받은 데이터 결과
헤이콘을 통한 모든 데이터 결과는 통계 작성, 과학적 연구를 목적으로 가공한 Metadata를 병원 승인 후 전송 받아 집계합니다.
데이터 보안과 품질
보안
국내외 컴플라이언스 기준에 부합하는 관리 기준으로
데이터 프라이버시를 보호하고 있습니다.
- ISO/IEC 27001 (정보보호 경영시스템)
- ISO 27799 (보건의료 정보보호 경영시스템)
- ISO/IEC 27017 (클라우드 서비스 정보보안 통제 가이드라인)
- ISO/IEC 27018 (공공 클라우드 환경 내 개인식별정보 보호 통제 가이드라인)
- HIPAA (미국 의료 컴플라이언스 준수)
- CSAP SaaS (클라우드 서비스 보안 인증 제도)
품질
체계적인 데이터 품질관리, 데이터 표준화, 메타 데이터 관리를 통해 최고 수준의 데이터의 신뢰성을 확보합니다.
Data Coverage가 궁금하다면
환자, 질병, 치료 데이터와 인구 집단 간의 분포를 분석하면 질병 발생 패턴, 치료 반응 차이, 진행 경과 등을 확인할 수 있습니다. 서비스 도입 후 주요 임상 도메인별 상위 50개의 코드 분포와 특별히 궁금한 데이터의 발생 현황을 확인해 보세요.
* 화면 이미지는 합성 데이터로 연출된 예시입니다.