AI901-Foundry#228-3
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある大手医療機関が、患者問診票 (PDF) / 検査画像 (DICOM 互換ではない一般画像) / 医師の診療メモ音声 (1 日 3,000 件) / 手術室の動画 (週 200 本) を統合的に処理し、電子カルテ (EHR) に「患者主訴 / 検査結果 / 診療判断 / 手術内容ハイライト」を構造化抽出して取り込みたいと考えています。要件はドメイン固有スキーマ精度、Privacy and security (個人情報・健康情報の伏字化)、Responsible AI 配慮、医療業界規制 (HIPAA / 個人情報保護法) 遵守、運用負荷低減です。
解決策
基本構成 (Document Intelligence + Content Understanding 全 analyzer + Language PII detection + Human-in-the-loop + transparency note) に加え、医療データのアクセス制御に Microsoft Entra ID + Azure RBAC + Privileged Identity Management を組み合わせ、監査ログを Azure Monitor で長期保管、患者の同意管理と削除権利を運用フローに組み込み、Responsible AI Impact Assessment を年次で更新する継続ガバナンスを構築します。
この解決策は目的を満たしますか?
ディスカッション 0

コメント

コメントする

目次