醫療保健

在本地端環境中建構和部署處理受保護健康資訊的臨床 AI 模型

The Challenge

醫療保健組織擁有大量非結構化臨床資料——醫師筆記、出院摘要、放射科報告和病患通訊——然而從這些資料中提取可操作的情報仍然極其困難。通用大型語言模型會虛構醫學術語、誤解臨床縮寫，並缺乏臨床醫師每天依賴的對疾病路徑的細微理解。

監管環境使問題更加棘手。HIPAA、HITECH 和新興的州級隱私法對受保護健康資訊（PHI）的儲存、處理和傳輸施加了嚴格要求。將病患資料發送到第三方 API 端點對大多數合規團隊來說是不可接受的，而主要 AI 供應商缺乏本地或私有雲推論選項，迫使醫院和醫療科技公司在創新和合規之間做出不可能的取捨。

The Solution

Ertas 為醫療保健團隊提供完整的管線，用於建構領域專用 AI 模型，無需將 PHI 暴露給通用第三方 API。透過 Ertas Studio，臨床 NLP 工程師可以使用 LoRA 適配器在去識別化的資料集上微調基礎模型，在 Ertas 最佳化的託管雲上進行訓練，產出理解 ICD 代碼、SNOMED CT 概念和臨床簡寫的輕量級模型。Ertas Vault 確保所有訓練資料在靜態和傳輸中都經過加密，並具有與您的合規態勢對齊的可設定保留政策。

模型準備就緒後，可以作為私有推論端點部署在您自己的基礎設施上——您的 VPC 內、本地叢集中，或透過 Ertas Cloud——配備稽核日誌和角色型存取控制。推論資料保留在您的網路邊界內，Ertas Vault 保證模型權重和日誌按照您組織的隱私政策處理。結果是您的 CISO 和合規官員可以實際核准的生產級臨床 AI。

Key Features

Studio

臨床微調工作流程

使用 Studio 的引導式微調介面在臨床語料庫上訓練模型。匯入醫學問答配對、臨床筆記或診斷推理鏈的 JSONL 資料集，並套用 LoRA 適配器使訓練高效且可稽核。

Hub

預訓練醫學模型註冊表

在 Hub 瀏覽社群和合作夥伴貢獻的醫學基礎模型——包括 BioMistral、MedAlpaca 和臨床 GGUF 量化版本——讓您從強大的生物醫學基礎開始，而非通用檢查點。

Cloud

私有推論端點

將微調模型部署到在您 VPC 或本地叢集內運行的專用 Cloud 端點。每個請求都會記錄以供稽核，端點可限制為內部服務帳戶，零公開暴露。

Vault

PHI 安全資料治理

Vault 提供端到端加密、自動化 PII/PHI 偵測、可設定的資料保留期限和防篡改稽核追蹤——為合規團隊提供簽署核准處理病患資料的 AI 工作負載所需的控制。

Example Workflow

一家醫院的臨床資訊學團隊匯出 50,000 份去識別化的放射科報告作為 JSONL 資料集並上傳至 Ertas Vault，由 Vault 自動掃描殘留 PHI 並標記需要進一步清洗的記錄。資料集清理完成後，團隊開啟 Ertas Studio，從 Hub 選擇 BioMistral-7B 基礎模型，並啟動針對放射科印象生成的 LoRA 微調運行。經過兩小時在 Ertas 託管雲上的訓練，適配器被合併並發佈到內部模型註冊表。然後團隊將模型部署到醫院網路內的本地伺服器上，作為僅從 EHR 整合層可存取的私有 REST 端點。一週內，放射科醫師正使用該模型起草初步印象，報告周轉時間縮短 40%——所有推論都在本地運行，病患資料永遠不會離開醫院網路。