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Medizinische Web-Anwendung ENCOG™
Computertomographiefür DCIM-DateiMRT

Medizinische Web-Anwendung - ENCOG™ - Enlitic - Computertomographie / für DCIM-Datei / MRT
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Eigenschaften

Anwendung
medizinisch, Computertomographie, für DCIM-Datei, MRT, für Ultraschalluntersuchungen
Funktion
Datenverwaltung, zur Nachvollziehbarkeit der Daten
Typ
KI-gestützt

Beschreibung

ENCOG anonymisiert geschützte Gesundheitsdaten mithilfe von KI und bewahrt dabei die wichtigen klinischen Details. KI-gestützte Anonymisierung für intelligentere Gesundheitsdaten Der Schutz der Privatsphäre von Patienten bei gleichzeitiger Wahrung der Datennutzbarkeit ist von entscheidender Bedeutung. ENCOG™ nutzt modernste KI-Technologien, darunter Computer Vision und Natural Language Processing (NLP), um geschützte Gesundheitsdaten (PHI) aus medizinischen Bilddaten intelligent zu anonymisieren. Durch die Erhaltung klinisch relevanter Informationen und die Gewährleistung hoher Sicherheit ermöglicht ENCOG™ Organisationen im Gesundheitswesen, das volle Potenzial ihrer Daten für Forschung, Analyse und Innovation auszuschöpfen. Umfassende Entfernung von PHI Beseitigen Sie sensible Daten, ohne die klinische Relevanz zu beeinträchtigen. ENCOG entfernt PHI aus Metadaten, eingebrannten Pixeldaten und privaten Tags über verschiedene Bildgebungsverfahren hinweg, darunter MRT, CT, Röntgen und Ultraschall. Dies gewährleistet die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, während wesentliche klinische Informationen erhalten bleiben. Sichere Re-Identifizierung Kontrollieren Sie den Zugriff mit unternehmenseigenen Entschlüsselungsschlüsseln. Eine Re-Identifizierung ist nur dort möglich, wo eine Anonymisierung stattgefunden hat, und zwar mithilfe eines sicheren Entschlüsselungsschlüssels, der sich im Besitz Ihrer Organisation befindet. Dies gewährleistet vollständige Kontrolle über sensible Daten und die Einhaltung der HIPAA- und DSGVO-Standards. Integrität historischer Daten Behalten Sie Zusammenhänge und langfristige Erkenntnisse bei. ENCOG wendet konsistente Datumsverschiebungen an, um historische Verknüpfungen innerhalb von Patientenstudien aufrechtzuerhalten. Außerdem werden Hash-Identifikatoren beibehalten, um sicherzustellen, dass die Beziehungen zwischen Patientendaten erhalten bleiben, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

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Messen

Sie können diesen Hersteller auf den folgenden Messen antreffen

RSNA 2026
RSNA 2026

29 Nov. - 03 Dez. 2026 Chicago (USA - Illinois) Halle B - Stand 6750

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