HIPAA MRN Detekzioa Erregex PhD Gabe
Ospitale bakoitzaren MRN formatua desberdina da. Memorial-ek MRN:XXXXXXX erabiltzen du, St. Mary's-ek PT-YYYYY, University Hospital-ek UHN-XXXXXXXXXX.
HIPAA: Ospitale-Espezifikoa MRN Detekzioa
HIPAA Safe Harbor-ek mediku-erregistro-zenbakiak kentzea eskatzen du -- baina MRN formatuak ez daude estandarizatuta. Epic, Cerner eta Meditechek formatu desberdinak erabiltzen dituzte.
HIPAA Safe Harbor De-identifikazioa Eskalan
HIPAA Safe Harborek 18 PHI identifikatzaile kategoria zehatzen kentzeaarekin. Unibertsitate-ospitale-zentroek eskalan de-identifikazioa behar dute, baina lehendik dauden tresnek.
ISO 27001 eta HIPAA BAA-k osasun-sektorerako
HIPAA Business Associate Agreementek 'bermaketa egokiak' eskatzen dituzte babes-neurri aproposen frogatzeko. ISO 27001 zuzenean mapatzen da HIPAA 164 gainean.
MRN Detekzio Pertsonalizatua HIPAA-rako Koderik Gabe
Osasun-historia klinikoen zenbakiak ospitale bakoitzekoak dira -- osasun-sistema bakoitzak formatu ezberdina erabiltzen du. HIPAA Safe Harbor-ek MRNak kentzea eskatzen du.
Zure Tresnak Galtzen Dituen 18 HIPAA Identifikatzaileak
HIPAAk 18 PHI identifikatzaile zerrendatzen ditu. Anonimizazio-tresna gehienek agian 6 detektatzen dituzte. Erregistro Medikoen Zenbakiak instituzioen arabera aldatzen dira AEBetan estandar formaturik gabe.
Enkriptatze Itzulgarria Berriz Kontaktatzeko
Ezin duzu Gaixo_001ekin harremanetan jarri jarraipen-bisita baterako. IRBek orain dokumentatutako berriz identifikatzeko protokoloak eskatzen dituzte -- froga dezakezula.
Itzulgarria den De-ID Ikerketa Klinkorako
Ikerketa batek 5.000 partaideetatik 47tan ezusteko biomarkatzaile-arriskua aurkitzen duenean, ikertzaileek paziente errealak harremantzeko bidea behar dute. Anonimizazio-tresnen %23k bakarrik eskaintzen du itzulgarritasuna.
HIPAA Bateragarria den ChatGPT Nabigatzaile-Babesarekin
Enplegatuen %77k gutxienez astero datu sentikorreak AI tresnekin partekatzen ditu. Denbora errealeko nabigatzaile PII atzemateek ihes-gertaerak %94 murrizten ditu.
50.000 Ohar Kliniko Tokian Prozesatzea: HIPAA Gida
2026ko otsaileko SDNY epai batek aurkitu zuen AI-z prozesatutako dokumentuek abokatu-bezero pribilegioa galtzen dutela lehenik anonimizatu ezean.
LLMek PHI Klinikoaren %50 Galtzen Dute
2025eko ikerketa batek aurkitu zuen LLMek PHI kliniko guztizkoaren %50 baino gehiago galtzen dutela hizkuntza anitzeko dokumentuetan. ChatGPT sarrerak %34,8k datu sentikorrak ditu.
Azalgarria den Zentsura: HIPAA Ikuskaritzak
HIPAA Aditu Determinazioak metodologia dokumentatua eskatzen du. Aurkikuntza juridikoak zentsurakako arrazoiak eskatzen ditu. DPOen %34k automatizatutako anonimizaziorako tresna nahikorik ez dutela salatzen du.
HIPAA Hodeiean: Zero-Knowledge PHI-arentzat
Business Associate Agreementek ez dituzte HIPAA hausteak eragozten zure hodei AI saltzaileak PHI testu arruntean prozesatzen duenean. Hona zero-knowledge arkitekturak zer aldatzen duen.
CISO-ek Hodei PHI Prozesatzea Ukatzean
2024ko osasun-datuen 725 hausteak 275 milioi erregistro esposatu zituen. 10,22 milioi dolako batez besteko hauste-kostuarekin - edozein industrietako handiena - osasuneko CISO-ek...
HHS 2025: AI Ohar Klinikoek PHI Detekzioa Behar Dute
AI transkripzio-sistemek inadvertenteki A gaixoaren PHI B gaixoaren erregistroan jar dezakete. Hona zergatik EHR-n gorde aurretiko PHI detekzioa kontrola den.
Eskuizkribu Formularioak: OCR eta PII Detekzioa
Tamaina ertaineko ospitale batek urtean 50.000 eskuizkribuzko sarrera-formulario prozesatzen ditu. Bolumen honetako PII eskuzko ezabaketak 0,5 LBE eskatzen du.
HIPAA OCR: 725 Urraketa, 275M Erregistro
HHS OCRk 725 HIPAA urraketa jakinarazi zituen 2024an, 275M erregistrori eraginez, inoizko handiena. Osasun-urraketaren batez besteko kostua 10,22M $.
PHI Detekzioa: Snow Labs %96 vs GPT-4o
Ez dira desidentifikazio-tresna guztiak berdinak. ECIR 2025 benchmarkek F1 puntuazioak erakusten dituzte %79tik %96ra. Ikasi zergatik den zehaztasuna funtsezkoa eta nola ebaluatu tresnak.
$7,42M: Osasun-Hausturen Kostuak Gailentzen Dira
Osasungintza 14 urte jarraietan datu-hausturen industria garestiena izan da. Ikasi zergatik den PHI hain baliotsua eta nola babestu.
Hasi Zure Datuak Babesten Gaur
285+ entitate mota, 48 hizkuntza, enpresa-mailako segurtasuna hasierako prezioetan.
About this page
We update this page when our platform or the law changes.
Read our founder note for how we work.
Each change shows up in the timestamp at the top.
Related reading
We follow these rules
- GDPR (EU 2016/679).
- ISO/IEC 27001:2022.
- NIS2 (EU 2022/2555).
- HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).
Our promise
We do not sell your data.
We do not train models on your text.
We store your files in Germany.
You can delete your account at any time.
You own your work.
Where we run
Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds ISO 27001 certification.
All data stays in the EU.
Backups run every day.
Need help?
Email support@anonym.legal.
We reply within one business day.
How we test
We run a full check suite on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We track recall and precision on a labelled set.
Bad runs block the deploy.
What we never do
- We never sell your information to third parties.
- We never train models on what you upload.
- We never keep your work after you delete it.
- We never share keys with any outside firm.
- We never run ads inside the product.
Plans in plain words
We sell credits, not seats.
One credit covers one short job.
Long jobs use a few credits each.
You can top up at any time.
Unused credits roll over each month.
Read the plans page for current rates.
Who built this
A small team of engineers and lawyers built this.
We ship from Europe and work in the open.
Our founder note spells out why we started.
Where to start
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
How the parts fit
A browser add-on cleans text inside Chrome.
A Word plug-in handles drafts in Office.
A small desktop tool works on whole folders.
An agent protocol link feeds large models safely.
All four share one core engine and one rule set.
Words from our team
We started this work after a lunch about cookies.
One friend kept getting odd ads on her phone.
We asked why a court file leaked through a draft.
We sketched the first build on a napkin that week.
By month three we had a tiny demo for a friend.
She used it on her first case the next day.
Common questions we hear
Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.
Does it work on long files? Yes, in small chunks.
Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.
Does it run offline? The desktop build runs offline.
Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.
Will it learn from my work? No, we never train on inputs.
A short tour of the workflow
Upload a file or paste a snippet of prose.
Pick the entities you want gone from the draft.
Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.
Press run and watch the side panel show each hit.
Skim the result and tweak any rule that misfired.
Save the cleaned file or send it to a teammate.