ShareMind
Plataforma de Inteligencia Artificial en Salud
ShareMind- Plataforma de Inteligencia Artificial en Salud es una plataforma avanzada que permite a los investigadores analizar datos mediante modelos de aprendizaje automático sin acceder directamente a datos sanitarios sensibles. Las instituciones que gestionan datos críticos, como el Ministerio de Salud, pueden permitir a los investigadores realizar análisis de datos y estudios científicos a través de esta plataforma sin compartir sus datos. Se esta forma se mantiene la seguridad y privacidad de los datos sensibles.
Beneficios e Innovaciones
ShareMind ofrece una plataforma para realizar análisis de datos directamente, eliminando la necesidad de compartirlos, garantizando una seguridad de primer nivel y facilitando el proceso de investigación científica que involucra datos de salud sensibles. Ofrece soluciones para obtener datos limpios y verificados superando los desafíos de trabajar con grandes volúmenes de datos de salud. Al mismo tiempo que mantiene la seguridad y privacidad de los datos de los pacientes, mejora la eficiencia de los procesos de análisis de datos e investigación científica.
Beneficios
- Estudio mas Fácil con Gran Dato
- Ahorro de Tiempo para los Investigadores
- Escalabilidad de Uso de Datos
- Protección de Datos Confidenciales
- Acceso Directo al Análisis de Datos
- Modelos de Aprendizaje Automático Identificados
- Apoyo y Aceleración de Astudios Científicos
- Desarrollo de Percepciones Científicas
- Máxima Seguridad para Datos Confidenciales
- Análisis Directo sin Intercambiar Datos
Innovaciones
- Análisis de Datos sin Compartirlos
- Acceso a Modelos de Aprendizaje Automático Definidos
- Gestión de Datos Segura y Controlable
- Datos Limpios y Confiables para Estudios Científicos
- Datos de Investigación Protegidos por la Privacidad
Datos Seguros e Investigación Científica:
ShareMind - Plataforma de Inteligencia Artificial en Salud
ShareMind es una plataforma de inteligencia artificial que transforma el futuro del análisis de datos y la investigación en salud al permitir el análisis de datos seguro con modelos de aprendizaje automático predefinidos, sin acceder a datos de salud confidenciales.
Las Características
Estudios Científicos
ShareMind juega un papel crítico en el desarrollo de soluciones de salud eficaces que pueden transformar la atención al paciente y los resultados de salud pública a través de analítica de datos avanzados y capacidades de aprendizaje automático. La Plataforma facilita el análisis de conjuntos de datos complejos. Además el sistema, abre la puertas a los profesionales de salud para los estudios científicos en el campo de salud al revelar las percepciones que promueven el desarrollo de servicios de salud innovadores y planes de tratamiento personalizados, herramientas de diagnóstico más eficientes.
Análisis de Datos Seguro
ShareMind da forma a la investigación de salud y garantiza un alto nivel de privacidad y seguridad al facilitar el análisis de datos de salud confidenciales sin tener que compartirlos directamente. Esta plataforma segura permite a los investigadores analizar de forma segura los conjuntos de datos. Aumenta la confianza y la integridad en la investigación sanitaria al garantizar la privacidad del paciente y el cumplimiento de las normas globales sobre la protección de datos.
Modelos de Aprendizaje Automático Identificados
ShareMind reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo requeridos por los investigadores al proporcionar modelos de aprendizaje automático predefinidos para su análisis. Estos métodos sirven como una base sólida que permite a los investigadores usar los metódos de aprendizaje automático definido para sus tareas y personalizarlos para sus nuevos estudios y aumentan la rapidez de los descubrimientos e innovación en la atención médica.
Seguridad y Autorización de los Datos
ShareMind proporciona un marco de seguridad con sólidos mecanismos de autorización en el campo de la investigación sanitaria donde es muy importante la sensibilidad de los datos. Dicho marco solo permite el acceso a los datos relacionados con su área de investigación de acuerdo con los datos de identidad que solicita la investigación, mientras garantiza el control de forma eficiente el acceso a los datos. De esta forma se mantiene la privacidad e integridad de los datos.
Gestión de Derechos del Usuario Avanzado
La función de Gestión de Derechos de Usuario realiza controles detallados sobre los derechos de acceso, lo que le permite determinar a cuáles conjuntos de datos y módulos del sistema pueden acceder los diferentes usuarios. Usa las normas de control de acceso oficial para determinar el nivel de acceso de los usuarios verificados y proporciona la gestión de recursos segura. Los derechos de acceso se pueden personalizar según los roles del usuario. Esto hace posible las capacidades de gestión y visualización personalizadas entre varios módulos y pantallas dentro de la aplicación.
Uso de Gran Dato
ShareMind supera un problema crítico en la investigación sanitaria: Acceso y uso de grandes conjuntos de datos. La plataforma facilita el uso de datos de salud integrales para fines de investigación científica gracias a las integraciones de sistemas nacionales de salud y abre las puertas de nuevas posibilidades para avances en este campo.
Preparación de Datos y ETL
ShareMind que aborda la accesibilidad y limpieza de los datos que es uno de los procesos más críticos de la ciencia de datos presenta herramientas para la gestión de datos y ETL. Estas herramientas facilitan el proceso de limpieza, validación y organización de datos, lo que reduce significativamente el tiempo que los investigadores dedican a la preparación de datos. Permite a los administradores reservar más recursos para las actividades de análisis de datos y desarrollo de modelos.
Entorno de Investigación Colaborativa
ShareMind no es solo una plataforma, es un ecosistema global que fomenta la colaboración entre investigadores de diversas disciplinas y regiones. Este entorno colaborativo aprovecha la experiencia colectiva de la comunidad investigadora global. Acelera el desarrollo de soluciones innovadoras a problemas de salud promoviendo el intercambio de opiniones, metodologías y hallazgos.
Infraestructura Escalable
La infraestructura de ShareMind que ha sido diseñada para satisfacer las demandas de una base de usuarios en constante crecimiento, cuenta con las características de escalabilidad automática. Esta escalabilidad garantiza que el sistema funcione sin problemas en caso de que asistan más investigadores e instituciones a la plataforma. De esta forma, el sistema ofrece rendimiento y confiabilidad consistentes, elimina posibles opresiones y evita que las limitaciones técnicas impidan la innovación.
FaaS - Función como Servicio
ShareMind se utiliza en plataformas que requieren versatilidad, ofreciendo funcionalidad completa tanto en sistemas locales como en la nube. Esta capacidad permite a las empresas aprovechar el poder de la escalabilidad local de la nube y el control efectivo de la infraestructura interna. La plataforma se integra perfectamente con otros sistemas y flujos de trabajo existentes para mejorar la eficiencia operativa y la innovación.
Facilidad de Uso
ShareMind ha sido diseñado para ofrecer una interfaz del usuario percepcional y flujos de trabajo simplificados teniendo la consciencia de la dificultad de la complejidad de las herramientas de análisis de datos y las curvas de aprendizaje. Esta filosofía de diseño reduce las barreras, y permite a los investigadores a acceder a la analítica de datos avanzada y centrarse más en los estudios analíticos en lugar de perderse en el software complejo.
Beneficios para los Pacientes
Acceso a los Servicios de Salud Eficaces y de Calidad
Los avances científicos respaldan una atención de salud más eficaz al reducir las dificultades que enfrentan los pacientes y mejorar la calidad de la atención sanitaria.
Protección de Datos Personales de Salud
Los procesos seguros de procesamiento de datos protegen los datos contra el acceso no autorizado y garantizan la seguridad y confidencialidad de los datos de los pacientes.
Acceso a los Tratamientos
Innovadores
ShareMind acelera la investigación en salud, contribuyendo al desarrollo de tratamientos nuevos e innovadores para los pacientes.
Mejores Decisiones Clínicas Basadas en Datos
El análisis seguro de datos de salud proporciona a los pacientes planes de tratamiento más efectivos.
Los Beneficios para los Profesionales de Salud
Uso de Datos
Avanzados
Los investigadores y profesionales de la salud pueden acceder y analizar fácilmente grandes cantidades de datos de salud y de esta forma aumenta la eficiencia de las investigaciones.
Oportunidades de
Investigación Colaborativa
ShareMind contribuye a la participación de los profesionales de salud en las investigaciones, facilitando la colaboración entre empresas y disciplinas.
Atención Avanzada
al Paciente
Ayuda a los profesionales de la salud a diagnosticar y tratar enfermedades de manera más eficaz a través de la investigación científica.
Ahorro de Tiempo y
Recursos
Se reduce el tiempo y esfuerzo dedicado al acceso a datos de salud y procedimientos de investigación científica.
Beneficios para Sistemas, Proveedores y Autoridades de Salud
Desarrollo de Políticas
Basadas en Datos
El uso de datos de salud y modelos de aprendizaje automático respalda la toma de decisiones y desarrollo de políticas más informados.
Servicios de
Salud Avanzados
Las autoridades identifican ineficiencias en el sistema de salud, garantizan la optimización de recursos y la reducción de costos.
Gestión de Salud Pública
Avanzada
La plataforma permite rastrear las tendencias de salud y mejorar la intervención y gestión de la salud pública.
Planificación Estratégica de Servicios de Salud
Los estudios y análisis científicos realizados con datos seguros hacen que la planificación estratégica de servicios de salud sea más eficaz y precisa.
Health Analytics
Health Analytics is a platform that combines predefined machine learning models with data analysis for researchers to develop their own models. By using the platform worldwide researchers can contribute to the progress of the system.
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Effective & secure healthcare solutions
Better outcomes with predictive analytics
Reaching analysis directly from a platform without data sharing
Difficulties in handling large numbers of live health data
Obtaining clean and validated data
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Tiga Health Analytics solution includes Tiga patented technologies which provide tools for effective epidemiological researchers. The platform both includes predefined Machine Learning models, as well as FaaS (Function as a Service) for researchers to develop their own models. By this way, as long as the data is collected continuously in the system, worldwide researchers will be able to contribute to the progress of the system.
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After implementation of Exchange-Hub, it will be possible to collect and record large amounts of data that will occur within the framework of health activities accurately and reliably. As the volume of data increases, meaningful information can be generated by analyzing these data and scientific studies that will pave the way for breakthroughs in the health field become possible.
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Data scientists face several basic problems in conducting their research. Most important problem is the difficulty in accessing data. Particularly, there are great difficulties in obtaining clean and validated data. The other problem is the complexity of the tools and infrastructures that should be used in data analysis. On the one hand, while learning the programming languages to be used in research, on the other hand, it is a serious problem to install and configure the necessary software and hardware tools for the processing of data on a large scale.
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Nowadays, billions of records in operational systems have begun to be formed in the operational systems with the problem of data collection. The processing of this data requires the use of scalable systems both in data storage and processing, rather than in standard systems. The creation of these systems exceeds the expertise of those involved in data science and creates serious barriers to working with big data. Health Analytics is a very special data analysis and machine learning platform that is developed in order to minimize all these problems.
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With Health Analytics, data scientists can use the time they spend in accessing and cleaning data for modeling, and more inferences can be obtained from the data. In addition, it is now sufficient to learn only the programming language and the necessary libraries without having to learn all the tools. Data scientists will be able to sustain the models they create and their gains will not be lost.
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Health Analytics\’ infrastructure systems will be able to scale automatically as the workforce increases, thus serving more and more users. In addition, data security is one of the most important components of health and this infrastructure provides solutions to the data security concerns by providing authorization to access data according to the research topic and needs.
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Innovations
Scalable platform
Ease of use of tools and infrastructures that used in data analysis
Worldwide researchers can contribute to the progress of the system
ML on health data
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Benefits
Benefits
Benefits for Researchers
Data scientists can sustain the models they create on the platform and their gains will not be lost after the publication of the articles
Data scientists can use the time they spend in accessing and cleaning data for modeling
Providing solutions to the data security concerns by providing authorization to access data according to the research topic and needs
Allowing working / analysis directly from the platform without data sharing
Reliable and collaborative platform
Benefits for Healthcare Professionals & Managers, Health System and Regulatory Organizations
Helping family doctors diagnose and treat rural and small cities
Ensuring continuous monitoring of quality and efficiency and control with recommendations for health service providers and managers
Possibility to use the results by many stakeholders such as healthcare providers, pharmaceuticals and insurance companies
Possibility to collect and record large amounts of data
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Health analytics, health data analytics, healthcare analytics, machine learning, data analysis, infrastructure systems
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