هوش مصنوعی نسخه خوانی

نسخه‌های دست‌نویس فارسی پر از ابهام بصری و زبانی‌اند؛ برای نسخه‌خوانی دقیق باید OCR و NLP را هم‌افزا به‌کار گرفت تا از تشخیص نویسه تا استخراج دارو و دوز، خطا به حداقل برسد. اگر تازه شروع می‌کنید، راهنمای OCR فارسی آنلاین و آموزش ای‌پی‌آی استخراج متن از تصویر نقطه شروع خوبی هستند.

• چالش دست‌خط: بدخطی، مخفف‌های نسخه‌ای و ترکیب نوشتار فارسی/انگلیسی خوانایی را کم می‌کند.
• ابهام نویسه‌های فارسی/عربی: مشابهت «ی/ک»، نقطه‌ها، نیم‌فاصله و حذف علائم حرکتی.
• کیفیت تصویر: کجی، نویز، سایه مهر و امضا، فشرده‌سازی واتساپی.
• تنوع قالب: سربرگ‌های مختلف، ستون‌بندی ناپایدار، دستخط چند پزشک در یک برگ.
• نام‌های دارویی: برند/ژنریک، نزدیک‌نوشت‌ها و اختصارات دوز باعث خطا می‌شوند.

راه‌حل‌های مبتنی بر OCR + NLP که دقیقاً برای فارسی جواب می‌دهند:

• پیش‌پردازش تصویری: de-skew، حذف نویز، تقویت کنتراست، binarization و برش نواحی متنی.
• OCR فارسی‌محور: مدل‌های آموزش‌دیده بر فونت/دستخط فارسی و اسناد نسخه‌ای؛ سپس post-correction کاراکتری و لغوی.
• Normalization فارسی: یکنواخت‌سازی «ی/ک»، نیم‌فاصله، اعداد فارسی/لاتین و اصلاح علائم.
• NER نسخه‌ای: استخراج نام دارو، دوز، تعداد دفعات و فرم دارویی با ترکیب مدل‌های زبانی و قواعد نسخه.
• واژگان و fuzzy matching: تطبیق با فرهنگ دارویی به‌همراه عدم‌قطعیت و human-in-the-loop.
• اعتبارسنجی معنایی: چک سازگاری دوز و فرم؛ رجوع به مراجع دارویی. برای اسناد اسکن‌شده ببینید: تشخیص متن از سند اسکن شده.

هسته‌ی نسخه‌خوانی هوش مصنوعی، استخراج ساختاریافته اطلاعات نسخه است: نام دارو (NER)، دوز و شکل دارویی (Normalization)، تعداد/فواصل مصرف (Temporal/Frequency parsing) و هشدار تداخل‌های دارویی (DDI). جریان کاری استاندارد از OCR دقیق برای نسخه‌های دست‌نویس شروع می‌شود، سپس با پاکسازی نویز، مدل‌های NLP اختصاصی فارسی روی متن اجرا می‌شوند. برای OCR می‌توانید نمونه‌های عملی را در « کار با ای پی آی استخراج متن از تصویر » و « تحلیل تصویر با ای‌پی‌آی‌های هوش مصنوعی » ببینید.

مدل‌های NER دارویی، نام ژنریک/برند (مثلاً Metformin/گلوکوفاژ) را با اطمینان شناسایی کرده و ماژول نرمال‌ساز آن را به استانداردهای طبقه‌بندی (مانند ATC/WHO) نگاشت می‌کند. سپس استخراج‌کننده دوز و فرکانس، الگوهای رایج فارسی مانند «۵۰۰ میلی‌گرم، شبی ۱ عدد» را به ساختار قابل‌فهم ماشین (dose=500 mg، freq=QD، route=PO) تبدیل می‌کند. ماژول تداخل‌ها با گراف دانش دارویی و LLM-Reasoning، ترکیبات پرخطر مثل «وارفارین + آزیترومایسین» را پرچم می‌کند و امتیاز اطمینان و توضیح کوتاه می‌دهد.

برای استفاده عملی، پلتفرم ایرانی GapGPT جریان OCR+NLP نسخه‌خوانی فارسی را با پشتیبانی از مدل‌های ChatGPT، Claude و Gemini آماده کرده است؛ یکپارچه‌سازی سریع، رابط کاملاً فارسی و بدون نیاز به تحریم‌شکن، به‌همراه قیمت مناسب برای کاربران ایرانی.

هوش مصنوعی در نسخه‌خوانی چیست و چرا اهمیت دارد؟

هوش مصنوعی نسخه‌خوانی مجموعه‌ای از مدل‌های OCR و NLP است که نسخه‌های دست‌نویس و چاپی را به داده ساخت‌یافته تبدیل می‌کند: نام دارو، دوز، مسیر مصرف، تعداد و زمان‌بندی. مزیت‌ها شامل کاهش خطای انسانی، سرعت‌دهی به تحویل دارو، تطابق با ضوابط بیمه و تشکیل پرونده سلامت دیجیتال است. نتیجه مستقیم آن افزایش ایمنی بیمار و بهره‌وری داروخانه/کلینیک است.

• دیجیتالی‌سازی نسخه‌های کاغذی برای اتصال به HIS/EMR
• کاهش خطاهای خوانش، تداخل و دوز اشتباه
• تحلیل داده برای مدیریت موجودی و گزارش‌دهی بیمه

چالش‌های نسخه‌های دست‌نویس و راه‌حل‌های OCR + NLP

نسخه‌های دست‌نویس فارسی، نام‌های لاتین دارو، اختصارنویسی پزشکان و کیفیت پایین اسکن چالش‌های اصلی‌اند. راه‌حل عملی، ترکیب OCR فارسی تخصصی با NLP پزشکی، لغت‌نامه‌های دارویی و تصحیح املایی-معنایی است. با API استخراج متن از تصویر و تبدیل تصویر به متن می‌توان لایه متنی پایدار ساخت و سپس موجودیت‌های دارویی را استخراج و نرمال‌سازی کرد.

استخراج نام دارو، دوز و تداخل‌ها با مدل‌های هوش مصنوعی

پس از OCR، مدل‌های NER پزشکی نام برند/ژنریک، واحد (mg, ml)، فرکانس (bid/tid/هر ۸ ساعت)، مسیر مصرف (po/iv/ear drops) و مدت را استخراج می‌کنند. با نرمال‌سازی واحدها و نگاشت به کدهای مرجع (IRC/ATC)، سیستم می‌تواند دوز دقیق را محاسبه و با پایگاه تداخل‌ها چک کند. نمونه: “Metformin 500 bid with Glibenclamide” → هشدار خطر هیپوگلیسمی در سالمندان. این فرآیند با امتیاز اطمینان و حلقه تأیید انسانی، خطا را به حداقل می‌رساند.

کاربردها در داروخانه و کلینیک: افزایش سرعت و کاهش خطا

در داروخانه، نسخه‌خوانی هوش مصنوعی صف را هوشمند می‌کند: نسخه در لحظه اسکن می‌شود، اقلام و دوزها به‌صورت خودکار ثبت و برچسب‌گذاری می‌گردند و هشدارهای ایمنی (دوز بالا برای کودکان، تداخل با ضدانعقادها، تکرار درمان) قبل از تحویل نمایش داده می‌شود. این اتوماسیون، زمان آماده‌سازی را تا چند دقیقه کاهش می‌دهد و با حذف دوباره‌کاری، رضایت بیمار را بالا می‌برد.

در کلینیک، سیستم هنگام تجویز، ناسازگاری آلرژی/تداخل را بلادرنگ علامت می‌زند و با پیش‌اعتبارسنجی بیمه، برگشت پرونده به حداقل می‌رسد. داده‌های ساخت‌یافته نسخه‌ها، پیش‌بینی موجودی دارو و سفارش‌گذاری به‌موقع را ممکن می‌کند؛ همچنین داشبوردهای کیفیت درمان (پایبندی به گایدلاین، مصرف آنتی‌بیوتیک) به مدیران دید لحظه‌ای می‌دهد. یک «حلقه تأیید دو مرحله‌ای» (هوش مصنوعی + نگاه نهایی مسئول فنی) خطای انسانی را کم می‌کند و با آموزش تیم، پذیرش فناوری افزایش می‌یابد.

در نهایت، اتصال نسخه‌خوانی به پرونده سلامت، برچسب‌گذاری بارکدی و چاپ دستور مصرف استاندارد، تجربه‌ای سریع و ایمن برای بیمار می‌سازد و بار کاری تیم را کاهش می‌دهد.

معرفی GapGPT (https://gapgpt.app): نسخه‌خوانی فارسی بدون نیاز به تحریم‌شکن

برای راه‌اندازی سریع نسخه‌خوانی فارسی، GapGPT بهترین نقطه شروع است: پلتفرم ایرانی با دسترسی آسان به مدل‌های ChatGPT، Claude و Gemini، رابط کاربری فارسی، قیمت مناسب و بدون نیاز به تحریم‌شکن. با APIهای پردازش تصویر و متن، می‌توانید جریان OCR+NLP نسخه‌ها را پیاده و به سامانه‌های داخلی وصل کنید. اگر به ادغام با سامانه‌های موجود نیاز دارید، راهنمای دسترسی به API در ایران و ارسال درخواست به API کمک می‌کند.

نحوه پیاده‌سازی: از آموزش مدل تا اتصال به پرونده سلامت

1. تهیه دیتاست بومی‌سازی‌شده (تصاویر نسخه + برچسب‌های دارویی)، ناشناس‌سازی داده‌ها.
2. آموزش OCR فارسی (TrOCR/CRNN) + پس‌پردازش تصحیح املایی دامنه‌محور.
3. آموزش NER پزشکی مبتنی بر ترنسفورمر برای دارو/دوز/فرکانس/مسیر؛ نرمال‌سازی واحدها.
4. قواعد تداخل و هشدارهای ایمنی؛ تعیین آستانه اطمینان و Human-in-the-Loop.
5. ادغام API با HIS/EMR (ترجیحاً FHIR/HL7)، لاگ و مانیتورینگ؛ تست API.

برای گسترش به پردازش تصویر پزشکی نیز می‌توانید از راهنمای تحلیل تصاویر پزشکی با API استفاده کنید.

حریم خصوصی داده‌های پزشکی و الزامات امنیتی در ایران

پیاده‌سازی نسخه‌خوانی باید با حداقل‌سازی داده، ناشناس‌سازی، رمزنگاری سرتاسری و نگهداری داده در مراکز داده داخل کشور همراه باشد. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش، ممیزی لاگ، و سیاست‌های عدم‌نگهداری تصویر نسخه پس از استخراج متن ضروری است. برای ارتباطات امن و مدیریت کلیدها، راهنمای امنیت API را ببینید. GapGPT با زیرساخت بومی و عدم نیاز به تحریم‌شکن، ریسک انتقال برون‌مرزی را کاهش می‌دهد.

هوش مصنوعی در نسخه‌خوانی چیست و چرا اهمیت دارد؟

نسخه‌خوانی با هوش مصنوعی یعنی تبدیل نسخه‌های دست‌نویس و چاپی به داده‌های ساخت‌یافته با کمک OCR فارسی و پردازش زبان طبیعی (NLP). این کار زمان پذیرش بیماران را کاهش می‌دهد، خطاهای انسانی را کم می‌کند و داده‌های دارویی (نام دارو، دوز، دستور مصرف) را استانداردسازی می‌نماید. در حوزه سلامت، هر دقیقه و هر میلی‌گرم اهمیت دارد؛ هوش مصنوعی با استخراج دقیق اطلاعات نسخه، سرعت و ایمنی را در داروخانه‌ها و کلینیک‌ها افزایش می‌دهد. برای آشنایی بیشتر با مبانی AI، پیشنهاد می‌کنیم مطلب «نحوه کار هوش مصنوعی» و «هوش مصنوعی در پزشکی» را مطالعه کنید.

چالش‌های نسخه‌های دست‌نویس و راه‌حل‌های OCR + NLP

نسخه‌های دست‌نویس با چالش‌هایی مانند بدخطی، اختصارات محلی، اعداد فارسی و لاتین، مهرهای تیره، خطوط کج و اصطلاحات تخصصی مواجه‌اند. راه‌حل مؤثر ترکیب OCR فارسی با NLP و لغت‌نامه‌های دارویی است:

• پیش‌پردازش تصویر: حذف نویز، تصحیح کنتراست و صاف‌سازی صفحه
• OCR فارسی دقیق برای استخراج متن از نسخه‌های اسکن‌شده
• مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت‌ها (نام دارو، شکل دارویی، دوز)
• استانداردسازی واحدها (mg، ml، IU) و دستور مصرف

برای شروع عملی، سر بزنید به «OCR فارسی آنلاین»، «پردازش زبان طبیعی چیست؟» و «کار با ای‌پی‌آی استخراج متن از تصویر».

استخراج نام دارو، دوز و تداخل‌ها با مدل‌های هوش مصنوعی

پس از OCR، مدل‌های NLP مبتنی بر NER نام داروها، فرم دارویی (قرص/شربت)، دوز و فرکانس مصرف را استخراج می‌کنند. سپس موتور قواعد و پایگاه‌های دانش برای بررسی تداخل‌های دارویی و هشدارهای ایمنی به کار می‌رود. نرمال‌سازی دوز (مثلاً «هر ۸ ساعت ۱ قرص ۵۰۰mg») به قالب استاندارد کمک می‌کند تا سیستم‌های انبار و پرونده سلامت از آن بهره ببرند. توجه: نسخه‌خوانی AI دستیار داروساز است و جایگزین قضاوت تخصصی نیست. برای دید کلی‌تر از داده‌کاوی و تحلیل، مطلب «تحلیل داده با هوش مصنوعی» را ببینید.

کاربردها در داروخانه و کلینیک: افزایش سرعت و کاهش خطا

• پذیرش سریع: تبدیل خودکار نسخه به آیتم‌های قابل فروش و ثبت در سیستم
• هشدار خودکار تداخل‌ها و منع مصرف‌ها بر اساس سابقه بیمار
• یکپارچه‌سازی با موجودی انبار و جایگزین‌های دارویی
• استانداردسازی داده‌ها برای گزارش‌دهی و بیمه

اگر می‌خواهید یک دستیار پاسخ‌گوی هوشمند در کلینیک بسازید، این راهنماها کمک‌تان می‌کنند: «ایجاد سامانه پاسخ‌گویی هوشمند با API» و «مدیریت پرونده بیماران با هوش مصنوعی».

معرفی GapGPT (https://gapgpt.app): نسخه‌خوانی فارسی بدون نیاز به تحریم‌شکن

GapGPT یک پلتفرم هوش مصنوعی ایرانی است که نسخه‌خوانی فارسی را برای داروخانه‌ها و کلینیک‌ها ساده، سریع و ایمن می‌کند. با GapGPT به مدل‌های متنوع هوش مصنوعی (ChatGPT، Claude، Gemini) دسترسی دارید؛ همه با رابط کاربری فارسی و بدون نیاز به تحریم‌شکن. ماژول نسخه‌خوانی GapGPT شامل OCR فارسی بهینه‌شده برای دست‌نویس پزشکان، استخراج موجودیت‌ها (نام دارو، فرم، دوز، دستور مصرف) و هشدار تداخل‌های رایج است. خروجی‌ها به‌صورت JSON استاندارد ارائه می‌شود تا به‌راحتی به سیستم‌های HIS/EMR، انبارداری و صورتحساب متصل شوند.

برای تیم‌های فنی، API مستند و نمونه‌کدهای آماده فراهم است؛ برای تیم‌های غیر فنی، پنل تحت‌وب با چند کلیک نسخه‌ها را ساختارمند می‌کند. مزیت مهم GapGPT، قیمت‌گذاری مناسب برای کاربران ایرانی و امکان استقرار داخلی جهت حفظ محرمانگی داده‌های پزشکی است. اگر به دنبال راه‌حل عملی برای اتصال در ایران هستید، راهنمای «دسترسی به API هوش مصنوعی در ایران» را ببینید و برای OCR فارسی نیز «OCR فارسی آنلاین» را بررسی کنید.

نحوه پیاده‌سازی: از آموزش مدل تا اتصال به پرونده سلامت

1. تهیه داده و برچسب‌گذاری: جمع‌آوری نسخه‌های واقعی با حذف اطلاعات هویتی؛ برچسب‌گذاری نام دارو، دوز، دستور مصرف
2. آموزش OCR فارسی و NER: تنظیم‌های ویژه برای دست‌نویس، لغت‌نامه‌های دارویی و واحدهای رایج
3. ارزیابی و کالیبراسیون: اندازه‌گیری دقت، بازخوانی موارد مبهم، به‌روزرسانی قواعد
4. اتصال از طریق API: مصرف خروجی JSON در سیستم‌های HIS/EMR و انبار
5. نظارت و بهینه‌سازی: بازخورد داروسازان برای بهبود مستمر

برای پیاده‌سازی فنی، این راهنماها مفیدند: «اتصال به API‌های هوش مصنوعی با پایتون» و «پیاده‌سازی API ChatGPT در اپلیکیشن».

حریم خصوصی داده‌های پزشکی و الزامات امنیتی در ایران

داده‌های پزشکی حساس‌اند؛ بنابراین رعایت اصول امنیتی حیاتی است: رمزنگاری در انتقال و ذخیره، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش، ثبت رخدادها، ناشناس‌سازی، نگهداشت حداقلی و امکان استقرار داخلی. پیش از راه‌اندازی، سیاست‌های محرمانگی را تدوین کنید و فرآیند ممیزی منظم داشته باشید. مطالعه «امنیت ارتباط با API‌های هوش مصنوعی» و «حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی» توصیه می‌شود. GapGPT امکان استقرار داخلی و جداسازی داده‌ها را برای انطباق با الزامات کشور فراهم می‌کند.

نحوه پیاده‌سازی: از آموزش مدل تا اتصال به پرونده سلامت

1) گردآوری داده: نمونه‌های نسخه دست‌نویس فارسی را با رضایت و ناشناس‌سازی (حذف PHI) جمع‌آوری کنید. اسکیما برچسب‌گذاری را استاندارد کنید: نام ژنریک/برند، دوز، دفعات، مسیر مصرف، مدت، ریفیل، یادداشت. نگاشت به کدهای ATC/IRC دقت بازیابی را بالا می‌برد.

2) آموزش مدل: یک LLM/NER دامنه‌محور را با داده‌ نشانه‌گذاری‌شده فاین‌تیون کنید؛ ارزیابی را با F1 span-level انجام دهید، سپس کالیبراسیون عدم‌قطعیت و آستانه‌گذاری برای کاهش آلارم‌های کاذب. نرمال‌سازی خروجی به ژنریک + قواعد دوزگذاری مبتنی بر سن/وزن.

3) استقرار و مقیاس: سرو درگاه API کم‌تاخیر برای داروخانه (کش و صف‌بندی)، و مدل سبک روی دستگاه برای شرایط آفلاین. برای اتصال به HIS/EHR از FHIR (MedicationRequest/MedicationStatement) یا HL7 v2 (ORC/RDE) استفاده کنید؛ جزئیات یکپارچه‌سازی سرویس‌ها را در اتصال سرویس‌های خارجی ببینید. برای همگام‌سازی پرونده‌ها نیز به مدیریت پرونده بیماران رجوع کنید.

4) عملیات و انطباق: مانیتورینگ درفت داده، A/B تست با human-in-the-loop، ثبت رویدادها و مسیر حسابرسی، و سیاست نگهداشت حداقلی داده‌های نسخه‌ای.

هوش مصنوعی در نسخه‌خوانی چیست و چرا اهمیت دارد؟

نسخه‌خوانی هوشمند یعنی تبدیل تصویر نسخه به داده‌های استاندارد قابل استفاده در سیستم‌های سلامت. فراتر از خواندن متن، خروجی باید به اسکیماهای قابل‌تعامل (مانند استانداردهای تبادل داده سلامت) نگاشت شود تا بیمه، موجودی دارو و هشدارهای ایمنی خودکار شوند. با نسخه‌خوانی فارسی دقیق، می‌توان زمان آماده‌سازی نسخه، تطابق برند/ژنریک، و اعتبارسنجی مسیر مصرف و دوز را یکپارچه کرد؛ نتیجه مستقیم آن کاهش خطای دارویی و افزایش سرعت تحویل در داروخانه و کلینیک است. برای دیدن تصویر بزرگ‌تر از کاربردهای سلامت، این مطلب را ببینید: کاربرد AI در حوزه سلامت.

چالش‌های نسخه‌های دست‌نویس و راه‌حل‌های OCR + NLP

علاوه بر بدخطی و مخفف‌ها، مشکلاتی مثل خط‌خوردگی، مهر و امضا روی متن، سطرهای شکسته، حاشیه‌نویسی پزشک و قالب‌های ناهمسان نسخه‌ها باعث افت دقت می‌شوند. راه‌حل حرفه‌ای شامل تحلیل چیدمان (Layout Analysis)، تفکیک مهر/امضا، بازنمادسازی نویسه‌ها و مدل زبانی آگاه از بافت نسخه است تا روابط میان سطرها حفظ شوند. برای تقویت دقت، پیش‌پردازش عمیق تصویری ضروری است؛ این راهنما را ببینید: پردازش تصویر با یادگیری عمیق و هوش مصنوعی در تشخیص تصویر پزشکی.

استخراج نام دارو، دوز و تداخل‌ها با مدل‌های هوش مصنوعی

فرایند استخراج مؤثر، ترکیبی از NER نسخه‌ای، تشخیص روابط (Relation Extraction) و هم‌ارزی نام‌ها با واژگان دارویی است. سیستم، واحدها را یکنواخت می‌کند (mg/ml/units)، فرکانس مصرف را به برنامه زمانی ساخت‌یافته تبدیل می‌کند و فرم دارویی (قرص/ویال/شربت) را تایید می‌نماید. سپس با گراف دانش دارویی، تداخل‌ها، منع مصرف در شرایط خاص و حداکثر دوز ایمن را بررسی می‌کند و عدم قطعیت هر موجودیت را گزارش می‌دهد تا بازبینی انسانی سریع‌تر شود. برای مطالعه کاربردهای سلامت، سر بزنید به: هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها.

کاربردها در داروخانه و کلینیک: افزایش سرعت و کاهش خطا

• صف‌بندی خودکار نسخه‌ها و برآورد زمان تحویل برای کاهش انتظار.
• پیشنهاد جایگزین ژنریک/برند مطابق موجودی داروخانه، با تایید داروساز.
• اعتبارسنجی دوز و مسیر مصرف و هشدار تداخل پیش از تحویل.
• همگام‌سازی با HIS/EHR و ثبت استاندارد برای گزارش‌های دوره‌ای.
• ارسال یادآور مصرف به بیمار و پیگیری هوشمند پایبندی به درمان.

برای گردش کار هوشمندتر در کلینیک‌ها، این مطالب مفیدند: نوبت‌دهی هوشمند بیماران و مدیریت پرونده بیماران با هوش مصنوعی.

معرفی GapGPT (https://gapgpt.app): نسخه‌خوانی فارسی بدون نیاز به تحریم‌شکن

برای ادغام سریع سرویس در وب‌سایت/نرم‌افزار، این راهنماها را ببینید: افزودن ChatGPT به سایت با API و دسترسی به API هوش مصنوعی در ایران.

نحوه پیاده‌سازی: از آموزش مدل تا اتصال به پرونده سلامت

• گردآوری داده امن: نسخه‌های واقعی با حذف مشخصات شخصی؛ تعریف اسکیما و قرارداد برچسب‌گذاری.
• آموزش/تنظیم مدل: OCR فارسی‌محور + NER نسخه‌ای؛ ارزیابی و بهبود با حلقه بازخورد کاربر.
• اعتبارسنجی بالینی: قواعد دوز، مسیر مصرف، و تداخل‌ها با منابع معتبر؛ گزارش عدم قطعیت.
• اتصال به سیستم‌ها: REST/GraphQL امن به HIS/EHR؛ ثبت لاگ و ممیزی تغییرات.
• نگهداشت: مانیتورینگ کیفیت، نسخه‌بندی مدل، و پایپلاین به‌روزرسانی واژگان دارویی.

شروع فنی آسان است: ارسال درخواست به API هوش مصنوعی و بهترین فریمورک‌ها برای اتصال به API.

حریم خصوصی داده‌های پزشکی و الزامات امنیتی در ایران

داده‌های نسخه، حساس و مشمول محرمانگی‌اند. برای پیاده‌سازی مسئولانه در ایران، توصیه‌های کلیدی عبارتند از: اقامت داده داخل کشور و جداسازی محیط‌های تست/عملیاتی؛ رمزنگاری سرتاسری (در انتقال و ذخیره‌سازی)، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) و احراز چندمرحله‌ای برای کاربران سیستم؛ ثبت کامل لاگ و مسیر ممیزی برای هر تغییر؛ کمینه‌سازی داده (فقط استخراج دارو/دوز/فرکانس) و ناشناس‌سازی قبل از آموزش مدل؛ پاک‌سازی امن نسخه‌های موقت و سیاست نگهداشت مشخص؛ قراردادهای رضایت آگاهانه بیمار و هم‌سویی با الزامات وزارت بهداشت برای پرونده الکترونیک سلامت. در سناریوهای توزیع‌شده، یادگیری فدرال می‌تواند بدون انتقال داده خام، کیفیت مدل را بالا ببرد. برای جزئیات بیشتر ببینید: حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی و امنیت ارتباط با API‌های هوش مصنوعی.