在医疗保健和保险等高度监管的环境中，提供商通常需要执行分析健康风险和验证客户索赔等任务，同时严格将数据保留在相关管辖区内。
本文档中介绍的解决方案提供了一个蓝图，用于通过 Cloud de Confiance by S3NS解决这些难题。保险公司可以在 Cloud de Confiance by S3NS 上部署 BigQuery ML，以实时分析健康风险得分、模型方案和索赔数据库。与此同时，本地开放权重 Gemma LLM 系统会对存储在 Cloud Storage 中的索赔文件执行验证。 此方法可确保实现情境感知合规性和全面可审核性，而无需进行外部 API 调用或将数据移出主权边界。
您可以按照随附的参考实现，使用 Terraform 部署此解决方案。
目标受众群体
此解决方案专为国家级医疗保健机构或受监管的保险提供商而设计。它面向以下利益相关者：
- 审核人员和索赔调查员，他们会查看展厅信息中心，以验证提交的索赔文件、审核标记的案件，并与 AI 助理互动。
- 数据科学家：使用 JupyterLab 环境安全地访问原始数据，以构建、验证和运行健康风险分析模型。
核心功能
- 主权健康建模：使用 BigQuery ML 过滤索赔和客户数据集，以识别健康风险因素，而无需将数据移出主权边界。
- AI 索赔验证：使用开放权重 Gemma LLM 运行本地化文档检查，以根据数据库记录验证索赔详细信息。
- 交互式聊天机器人 widget：使用 AI 助理聊天机器人查询有效数据库声明，并接收实时、情境感知型回答。
- 无缝 JupyterLab 分析：访问预加载了直接数据库连接变量和 Workload Identity 绑定的专用 Jupyter 环境。
- 国际化：在英语、法语和德语之间即时切换界面语言。
架构
组件
此解决方案中使用了以下技术和 Cloud de Confiance by S3NS 服务：
| 组件 | 技术 | 用途 |
|---|---|---|
| 数据库 | Cloud SQL | 保险索赔、计划和客户的存储空间。 |
| 其他存储空间 | Cloud Storage | 用于存储索赔文件的存储空间。 |
| DWH | BigQuery | 数据仓库分析表和大数据存储。 |
| 型号 | BigQuery ML | 对健康风险得分进行机器学习分析。 |
| LLM | Gemma | 开放式权重模型 (google/gemma-3-27b-it)，用于声明文档验证和聊天机器人 widget。 |
| 容器基础架构 | GKE | 声明应用和 JupyterHub 服务器的容器基础架构。 |
| 分析 | JupyterLab | 预加载了有效数据的专用笔记本电脑。 |
| 应用广告系列 | Node.js | Web 应用展示信息中心。 |
参考实现
GitHub 中提供了此解决方案的 Terraform 参考实现。请注意，这是一个为演示目的而构建的概念验证原型，其实现未经审核或安全加固，不适用于生产用例。
如需了解前提条件和部署说明，请参阅使用 BigQuery ML 和 Gemma 进行主权健康保险风险分析。