模糊
去识别。去风险。交付。
Blur 是一个独立的 SaaS 平台，用于消除临床试验中患者信息的身份标识。该平台将专用角色分配、自然语言处理和风险模拟相结合，以确保隐私、合规性和数据的高可用性。Blur 通过提供可靠的隐私标准来消除风险。
保护患者隐私，确保您的试验符合合规要求。立即申请Blur 演示！
什么是Blur？
Instem 与企业制药申办者合作建立了Blur ，作为缩放匿名化和定量风险评估的高效解决方案。Blur 提供一整套先进的去标识化患者信息的工具，所有工具均可通过单一、用户友好的界面访问。保护临床试验中的患者信息对于维护个人隐私、确保数据完整性和遵守严格的监管要求至关重要。如果没有稳健、可追踪的去标识化措施，研究人员将面临监管处罚和失去信任的风险，从而危及临床试验的成功。
法规要求的复杂性和收集的数据量可能会使传统的去标识化方法变得缓慢，并容易出现代价高昂的错误。此外，医疗数据还不断受到日益复杂的网络攻击的威胁。Blur 超越了传统去标识化方法的局限性，通过提供自动、合规的解决方案来降低风险、节省时间并提高数据的可用性，从而应对各种威胁。
Blur技术的主要优势
提高效率
Blur 为并行去标识化提供了一个集中式平台，使用户能够从单一界面管理所有任务，减少在工具间切换的时间。
节省时间
Blur 可自动执行人工任务，如检测和编辑患者健康信息 (PHI)、加快文档准备速度和减少监管提交所需的时间。
消除风险
Blur 利用自动化和自然语言处理技术促进全面的去标识化，确保您最敏感的信息得到保护。强大的用户日志和文档便于审计和法律辩护。
提高合规性
Blur 提供与全球监管标准的兼容性，包括加拿大卫生部、美国 FDA、EMA、欧盟 CTR 和 GDPR，以确保每个试验符合严格的隐私法。
保持数据的可用性
Blur 功能允许用户将数据转换成其他值和形式。这样既能保持数据的可用性，又不会泄露机密个人信息。
简化协作
Blur 提供角色分配功能，简化团队成员之间的任务分配，确保责任明确。
核心功能/模块
Blur 不只是简单的去标识化，还为研究人员提供了先进的隐私和合规模块工具包。
Blur 数据
有效移除或屏蔽临床数据集中的 PHI，确保符合 HIPAA、GDPR 和全球法规要求，让研究人员实现高效的去标识化，高枕无忧。
Blur 风险
利用基于模拟的评分计算重新识别风险，帮助用户选择最安全、最能保护数据的匿名化方法。Blur Risk 可在十分钟内进行一百万次模拟，从而快速做出兼顾隐私和数据实用性的决策。
Blur 企业社会责任
Blur 利用自然语言处理技术对临床研究报告 (CSR) 进行匿名处理，以便根据 EMA 政策 0070 和加拿大卫生部 PRCI 提交报告，包括文本、表格和嵌入式图像。这降低了通常与监管提交相关的复杂性和压力。
为什么选择Blur？
Blur 确保涵盖数据去标识化的每个细节，让研究人员真正放心。其模块化工具包超越了基本的合规性，帮助团队提高效率，减少试验延误。
临床试验风险巨大，人们对数据隐私和监管审查的担忧与日俱增，可能导致代价高昂的挫折。由于不合规或缺乏审核准备而造成的延误，会延缓救命疗法的上市进程，并导致费用迅速攀升。
Blur 专为非程序员设计，只需少量培训即可无缝集成到现有工作流程中。它的模块套件不仅能保护敏感数据，还能将其转化为可提交的报告，从而节省时间并降低监管提交的风险。Blur 是保护患者和公司、确保合规性和加速临床试验的最佳平台。
客户成功案例
该项目面临诸多挑战，在Instem 的帮助下，客户轻松克服了这些挑战：
变量数量
变量数量：该项目由 9 个数据集组成，其中一半以上包含 10,000 多个变量，总共要检查 60,000 多个变量。Instem 在执行单个数据去标识化项目时，通常最多只能检测 1,800 个变量。
传统格式
客户以其专有系统创建的传统格式存储这些数据。在开始匿名化过程时，最初很难确定这种格式的人口统计数据存放在哪里。
解决方案
Instem 与客户合作，识别和清理多余数据，检查变量，并对数据进行匿名化处理。Instem 利用Blur技术，顺利完成了数据的完全匿名化。
Instem 通常会花一到两周的时间进行去标识化项目。由于这个项目需要大量的变量和清理工作，时间被延长到一个月。
结果
有了Blur，客户现在拥有了可用于学术共享的匿名数据。他们现在还可以与其他研究人员、临床研究数据共享平台共享这些数据，或满足追溯监管要求。
如何使用
Blur 提供合规的去标识化平台，以保护患者隐私并确保符合法规要求。凭借灵活的模块化设计，申办者可以定制平台，优化临床试验透明度工作流程。
数据整合
Blur 可对不同格式的数据进行去标识化处理，包括使用Blur CSR 导入的 CSR。
分配角色
分配去标识符、审核员或检查员等角色，并调整设置以符合特定监管机构的要求。
去身份化
Blur CSR ML 使用自然语言处理技术对数据和文档进行去标识化和匿名化处理，并具备批量去标识化和匿名化项目的能力。
风险评估
Blur Risk 可快速识别风险，优化去标识化策略。
日志数据
安全存储所有更改和用户活动日志，以备审计。
生成报告
利用Blur CSR 导出干净、匿名和审计就绪的文件，以便提交监管部门。
常见问题
许多客户认为Blur的功能好得令人难以置信。我们整理了最常见的问题，帮助您了解 Blur 的具体功能。
使用Blur 是否需要编程技能？
Blur 专为非程序员设计，具有直观的界面和指导性的工作流程。
有哪些支持？
客户可通过Instem的临床试验透明度服务获得专家支持。
如何部署Blur ？
Blur 是一个基于云的 SaaS 平台，这意味着无需安装。用户可以通过工作网络安全地访问它。
多个团队成员能否参与同一个项目？
Blur 支持基于角色权限的并发工作流。
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