Ertas 助力医疗健康

在敏感临床数据上微调和部署 AI 模型，不会损害患者隐私或违反监管合规要求。

The Challenge

医疗机构拥有大量非结构化临床数据——医生笔记、出院摘要、影像报告和患者沟通——但从这些数据中提取可操作情报仍然极其困难。通用大语言模型会虚构医学术语，误解临床缩写，并缺乏临床医生每天依赖的对疾病通路的细微理解。

监管环境使问题更加棘手。HIPAA、HITECH 和不断出现的州级隐私法对受保护健康信息（PHI）的存储、处理和传输施加了严格要求。将患者数据发送到第三方 API 端点对大多数合规团队来说是不可接受的，而主要 AI 提供商缺乏本地或私有云推理选项，迫使医院和医疗科技公司在创新与合规之间做出不可能的取舍。

The Solution

Ertas 为医疗团队提供完整的流水线，用于构建领域特定 AI 模型，而无需将 PHI 暴露给通用第三方 API。通过 Ertas Studio，临床 NLP 工程师可以在 Ertas 优化的托管云上使用 LoRA 适配器在脱敏数据集上微调基础模型，生成高保真理解 ICD 编码、SNOMED CT 概念和临床速记的轻量级模型。Ertas Vault 确保所有训练数据在静态和传输中都经过加密，具有与您的合规态势一致的可配置保留策略。

模型准备就绪后，可以作为私有推理端点部署在您自己的基础设施上——在您的 VPC 内、本地集群上，或通过 Ertas Cloud——配备审计日志和基于角色的访问控制。推理数据保留在您的网络边界内，Ertas Vault 保证模型权重和日志按照您组织的隐私政策处理。结果是您的 CISO 和合规官员可以真正批准的生产级临床 AI。

Key Features

Studio

临床微调工作流

使用 Studio 的引导式微调界面在临床语料库上训练模型。导入医学问答对、临床笔记或诊断推理链的 JSONL 数据集，并应用 LoRA 适配器保持训练高效且可审计。

Hub

预训练医学模型注册中心

在 Hub 上浏览社区和合作伙伴贡献的医学基础模型——包括 BioMistral、MedAlpaca 和临床 GGUF 量化版——让您从强大的生物医学基础开始而非通用检查点。

Cloud

私有推理端点

将微调后的模型部署到运行在 VPC 或本地集群内的专用 Cloud 端点。每个请求都有审计日志记录，端点可限制为内部服务账户且零公共暴露。

Vault

PHI 安全的数据治理

Vault 提供端到端加密、自动化 PII/PHI 检测、可配置的数据保留窗口和防篡改审计追踪——为合规团队提供签核处理患者数据的 AI 工作负载所需的控制措施。

Example Workflow

一家医院的临床信息学团队导出 50,000 份脱敏影像报告作为 JSONL 数据集并上传到 Ertas Vault，后者自动扫描残留 PHI 并标记需要进一步清洗的记录。数据集清洗完成后，团队打开 Ertas Studio，从 Hub 选择 BioMistral-7B 基础模型，并启动针对影像报告印象生成的 LoRA 微调运行。在 Ertas 托管云上经过两小时的训练后，适配器被合并并发布到内部模型注册中心。然后团队将模型部署到医院网络内的本地服务器上，作为仅可从电子病历集成层访问的私有 REST 端点。在一周内，放射科医生使用该模型起草初步印象，将报告周转时间缩短 40%——所有推理均在本地运行，患者数据永远不会离开医院网络。