Một lưu ý trước tiên, vì đây là điều phần lớn founder healthtech hiểu ngược: tuân thủ không phải bảo mật, và bảo mật không phải tuân thủ. Tuân thủ là một danh mục mà cơ quan quản lý đồng ý rằng bạn đã đáp ứng. Bảo mật là việc kẻ tấn công có thực sự vào được hay không. Bạn có thể tuân thủ HIPAA hoàn hảo trên giấy mà vẫn lộ hồ sơ bệnh nhân; bạn có thể thực sự an toàn mà vẫn trượt audit vì tài liệu. Phần mềm cấp lâm sàng thật cần cả các biện pháp kiểm soát lẫn bằng chứng, vì trong y tế bản demo và buổi audit là cùng một kỳ thi.
HIPAA không phải tấm huy hiệu mua được. Đó là một bộ biện pháp bảo vệ phải được thiết kế vào kiến trúc. Với một sản phẩm giai đoạn đầu, những điều quan trọng nhất:
Đưa những thứ này vào nền móng thì phần 1% bạn thực sự muốn demo (tính năng AI, luồng đặt lịch, cổng bệnh nhân) trở nên an toàn để xây bên trên. Bỏ qua chúng và phần 1% không bao giờ sống sót khi va chạm với một phòng khám thật.
Ba từ viết tắt xuất hiện trong mọi bản dựng healthtech, nên đây là phiên bản dễ hiểu:
Lý do điều này quan trọng với một MVP: khả năng tương tác và chuỗi BAA là các quyết định kiến trúc. Quyết muộn thì bạn xây lại, chứ không phải thêm vào.
Chúng tôi xây nền móng trước phần thông minh. Với một MVP healthtech, điều đó nghĩa là: môi trường tuân thủ HIPAA trước, rồi dữ liệu lâm sàng sạch qua FHIR, rồi AI có con người trong vòng lặp, rồi phần gia cố sẵn-sàng-audit cho phép bạn trả lại bộ câu hỏi bảo mật, đã trả lời từng dòng.
Chúng tôi cẩn trọng về điều mình tuyên bố. Chúng tôi nói "tuân thủ HIPAA ngay từ thiết kế, có BAA", và không tuyên bố một chứng chỉ mình không có, vì bên mua trong ngành quản lý chặt sẽ kiểm chứng và chỉ một tuyên bố bịa bị bắt trong thẩm định là mất luôn hợp đồng. Trong một lĩnh vực khắt khe thế này, đội đáng tin là đội nói cho bạn biết chính xác ranh giới nằm ở đâu.
Kỷ luật đó quan trọng nhất với AI lâm sàng. Một chatbot tiêu dùng tái sử dụng rồi chĩa vào dữ liệu bệnh nhân không đủ điều kiện tuân thủ HIPAA, dù model có giỏi đến đâu. AI trên dữ liệu lâm sàng phải chạy bên trong một khung đã được kiểm chứng (che PHI, nhật ký kiểm toán, có con người rà soát mọi thứ ảnh hưởng tới chăm sóc) với độ chính xác được đo và báo cáo, không bao giờ là hộp đen. Người thắng trong AI lâm sàng không phải người có model lòe loẹt nhất; mà là người có AI vượt được audit.
GenRx là một kiến trúc dự đoán y sinh an toàn đọc các PDF lâm sàng lộn xộn và dự đoán các chỉ số dược động học, dựng trên nền AWS tuân thủ HIPAA trước khi chạy dù chỉ một dự đoán. Nó được đánh giá 5.0 trên Clutch: "Chuyên môn sâu về AI, ML và bảo mật, một kiến trúc khả thi về mặt thương mại." (Chris Howell, Founder, GenRx.)
Chúng tôi cũng đã xây một EHR đa khách thuê (multi-tenant) chạy trên bốn phòng khám ở Mỹ với khoảng 300 bệnh nhân mỗi ngày, nơi cái nền móng tẻ nhạt, chứ không phải tính năng hào nhoáng, là thứ làm nó đáng tin cậy. Quy luật luôn như nhau: kiến trúc làm cho model an toàn và đáng tin chính là sản phẩm.
Chúng tôi tính theo giai đoạn, từ $10K/tháng, cố định mỗi giai đoạn, nên bạn có con số đã biết trước khi bắt đầu. Một demo pitch đáng tin trong 10 ngày; một MVP gọi vốn trong 6 tuần, trên nền móng tuân thủ HIPAA thay vì prototype dùng một lần. Bạn sở hữu IP, mã nguồn và kho GitHub ngay từ ngày đầu. Y tế thêm phần phụ phí tuân thủ nói trên, nhưng xây sẵn luôn là con đường rẻ hơn. Để có bức tranh tổng quát, xem bảng chi phí làm MVP của chúng tôi.
Chúng tôi xây phần mềm tuân thủ HIPAA ngay từ thiết kế, có BAA: kiến trúc, các biện pháp kiểm soát và phần gia cố sẵn sàng audit cần thiết. HIPAA không có chứng nhận chính thức, nên hãy cảnh giác với ai tuyên bố "được chứng nhận HIPAA". Chúng tôi xây theo chuẩn và trả lời bộ câu hỏi bảo mật của bạn từng dòng.
Mang ý tưởng sản phẩm tới, chúng tôi sẽ vạch bề mặt tuân thủ, khả năng tương tác bạn cần và các rủi ro nằm ở đâu, trong một buổi review 30 phút miễn phí. Nếu chúng tôi không phải đội phù hợp, chúng tôi sẽ chỉ bạn tới người phù hợp.