असंरचित स्वास्थ्य सेवा डाटा पहिचान गर्नुहोस्

अव्यवस्थित हेल्थकेयर डाटा डि-पहिचान पूर्ण गाइड

संरचित डेटाको विश्लेषणले राम्रो निदान र बिरामी हेरचाहमा मद्दत गर्न सक्छ। यद्यपि, असंरचित डेटाको विश्लेषणले क्रान्तिकारी चिकित्सा सफलता र आविष्कारहरूलाई इन्धन गर्न सक्छ।

यो हामीले आज छलफल गर्ने विषयको सार हो। हेल्थकेयर टेक्नोलोजीको अन्तरिक्षमा यति धेरै कट्टरपन्थी प्रगतिहरू प्रयोगयोग्य स्वास्थ्य सेवा डेटाको १०-२०% मात्रै भएका छन् भनेर हेर्नु धेरै रोचक छ।

तथ्याङ्कहरूले यो स्पेक्ट्रममा 90% भन्दा बढी डेटा असंरचित छ, जसले डेटालाई कम प्रयोगयोग्य र बुझ्न, व्याख्या गर्न र लागू गर्न धेरै गाह्रो हुने डेटामा अनुवाद गर्दछ। एनालग डाटा जस्तै डाक्टरको प्रिस्क्रिप्शनदेखि मेडिकल इमेजिङ र अडियोभिजुअल डाटाको रूपमा डिजिटल डाटासम्म, असंरचित डाटा विभिन्न प्रकारका हुन्छन्।

असंरचित डेटाको यस्तो विशाल भागहरू अविश्वसनीय अन्तर्दृष्टिहरूको घर हो जसले दशकौंसम्म स्वास्थ्य सेवाको प्रगतिलाई द्रुत रूपमा अगाडि बढाउन सक्छ। स्वास्थ्य सेवा बीमा कम्पनीहरूलाई जोखिम मूल्याङ्कनमा मद्दत गर्न सक्ने डेटाको लागि महत्वपूर्ण जीवन-उपभोग गर्ने स्वत: प्रतिरक्षा रोगहरूको लागि औषधि खोजमा सहयोग गर्ने हो, असंरचित डेटाले अज्ञात सम्भावनाहरूको लागि मार्ग प्रशस्त गर्न सक्छ।

जब त्यस्ता महत्वाकांक्षाहरू हुन्छन्, स्वास्थ्य सेवा डेटाको व्याख्या र अन्तरसञ्चालन महत्त्वपूर्ण हुन्छ। कडा दिशानिर्देश र कार्यान्वयन संग नियामक अनुपालन GDPR र HIPAA जस्ता ठाउँमा, के अपरिहार्य हुन्छ स्वास्थ्य सेवा डेटा डि-पहिचान.

हामीले पहिले नै डिमिस्टिफाइङमा एक विस्तृत लेख कभर गरिसकेका छौं संरचित स्वास्थ्य सेवा डाटाअसंरचित स्वास्थ्य सेवा डेटा। त्यहाँ एक समर्पित (व्यापक पढ्नुहोस्) लेख छ स्वास्थ्य सेवा डेटा डि-पहिचान साथै। हामी तपाईंलाई समग्र जानकारीको लागि तिनीहरूलाई पढ्न आग्रह गर्दछौं किनकि हामीसँग यो लेख विशेष टुक्राको लागि हुनेछ असंरचित डाटा डि-पहिचान

अव्यवस्थित डाटा पहिचान गर्ने चुनौतीहरू

नामले सुझाव दिन्छ, असंरचित डेटा व्यवस्थित छैन। यो ढाँचा, फाइल प्रकार, साइज, सन्दर्भ, र थपको सन्दर्भमा छरिएको छ। अव्यवस्थित डाटा अडियो, पाठ, मेडिकल इमेजिङ, एनालग प्रविष्टिहरू, र थप रूपमा अवस्थित छ भन्ने तथ्यले व्यक्तिगत जानकारी पहिचानकर्ताहरू (PII) बुझ्न अझ चुनौतीपूर्ण बनाउँछ, जुन आवश्यक छ। असंरचित डाटा डि-पहिचान.

तपाईंलाई आधारभूत चुनौतिहरूको झलक दिन, यहाँ द्रुत सूची छ:

असंरचित डाटा पहिचान गर्न चुनौतीहरू

  • प्रासंगिक समझ - जहाँ एक AI सरोकारवालालाई कुनै खास अंश वा असंरचित डेटाको पक्ष पछाडिको विशिष्ट सन्दर्भ बुझ्न गाह्रो हुन्छ। उदाहरणका लागि, नाम भनेको कम्पनीको नाम हो, व्यक्तिको नाम हो, वा उत्पादनको नाम हो कि भनेर बुझ्दा यसलाई पहिचान नगर्ने हो कि होइन भन्नेमा दुविधा उत्पन्न हुन सक्छ।  
  • गैर-पाठ्य डेटा - जहाँ नाम वा PII को लागि श्रवण वा दृश्य संकेतहरू पहिचान गर्न एक चुनौतीपूर्ण कार्य हुन सक्छ किनभने एक सरोकारवालाले घण्टौं र घण्टा फुटेज वा रेकर्डिङको माध्यमबाट महत्त्वपूर्ण पक्षहरू पहिचान गर्न प्रयास गर्दै बस्न सक्छ। 
  • अस्पष्टता - यो विशेष रूपमा एनालग डेटाको सन्दर्भमा सत्य हो जस्तै डाक्टरको प्रिस्क्रिप्शन वा दर्तामा अस्पतालको प्रविष्टि। हस्तलेखन देखि प्राकृतिक भाषा मा अभिव्यक्ति को सीमितता सम्म, यसले डाटा डि-पहिचान एक जटिल कार्य बनाउन सक्छ। 

असंरचित डाटा डि-पहचान उत्तम अभ्यासहरू

असंरचित डाटाबाट PIIs हटाउने प्रक्रिया एकदम फरक छ संरचित डाटा डि-पहिचान तर असम्भव छैन। व्यवस्थित र सान्दर्भिक दृष्टिकोण मार्फत, असंरचित डेटाको सम्भावनालाई सहज रूपमा ट्याप गर्न सकिन्छ। यो हासिल गर्न सकिन्छ विभिन्न तरिकाहरू हेरौं। 

असंरचित डाटा डि-पहिचान उत्तम अभ्यासहरू

छवि संशोधन: यो मेडिकल इमेजिङ डेटाको सन्दर्भमा हो र यसले बिरामी पहिचानकर्ताहरू हटाउने र छविहरूबाट शारीरिक सन्दर्भहरू र अंशहरूलाई धमिलो पार्ने समावेश गर्दछ। इमेजिङ डेटाको निदानात्मक कार्यक्षमता र उपयोगितालाई अझै पनि कायम राख्न यी विशेष क्यारेक्टरहरूद्वारा प्रतिस्थापन गरिन्छ। 

ढाँचा मिलान: केहि सामान्य PII जस्तै नाम, सम्पर्क विवरण, र ठेगानाहरू पत्ता लगाउन सकिन्छ र पूर्वनिर्धारित ढाँचाहरू अध्ययन गर्ने बुद्धि प्रयोग गरेर हटाउन सकिन्छ। 

विभेदक गोपनीयता वा डाटा पेस्टर्बेशन: यसले डेटा वा विशेषताहरू लुकाउनको लागि नियन्त्रित आवाजको समावेश समावेश गर्दछ जुन व्यक्तिमा फिर्ता पत्ता लगाउन सकिन्छ। यो आदर्श विधिले डाटा डि-पहिचान मात्र सुनिश्चित गर्दैन तर विश्लेषणका लागि डाटासेटको सांख्यिकीय गुणहरू पनि कायम राख्छ। 

डाटा डि-पहचान: यो असंरचित डेटाबाट PII हटाउने सबैभन्दा भरपर्दो र प्रभावकारी तरिका हो। यो दुई तरिका मध्ये एक मा लागू गर्न सकिन्छ:

  • पर्यवेक्षित शिक्षण - जहाँ मोडेललाई पाठ वा डाटालाई PII वा गैर-PII को रूपमा वर्गीकृत गर्न तालिम दिइन्छ
  • अनसर्वेक्षित शिक्षण - जहाँ एक मोडेललाई PII पहिचान गर्न ढाँचाहरू पत्ता लगाउन स्वायत्त रूपमा सिक्नको लागि प्रशिक्षित गरिन्छ

यो विधि को सुरक्षा सुनिश्चित गर्दछ बिरामीको गोपनीयता कार्यको सबैभन्दा अनावश्यक पक्षहरूको लागि अझै पनि मानव हस्तक्षेप राख्दै। असंरचित डाटालाई डि-पहिचान गर्न ML प्रविधिहरू प्रयोग गर्ने सरोकारवालाहरू र स्वास्थ्य सेवा डेटा प्रदायकहरूले निष्पक्षता, सान्दर्भिकता र परिणामहरूको शुद्धता सुनिश्चित गर्न मानव-सक्षम गुणस्तर आश्वासन प्रक्रिया मात्र गर्न सक्छन्। 

डाटा मास्किङ: डेटा मास्किङ भनेको स्वास्थ्य सेवा डेटालाई पहिचान गर्नको लागि डिजिटल वर्डप्ले हो, जहाँ विशिष्ट पहिचानकर्ताहरूलाई विशिष्ट प्रविधिहरू मार्फत सामान्य वा अस्पष्ट बनाइन्छ जस्तै:

  • टोकनाइजेशन - क्यारेक्टर वा टोकनहरूसँग PII को प्रतिस्थापन समावेश
  • सामान्यीकरण - विशिष्ट PII मानहरूलाई जेनेरिक/अस्पष्ट मानहरू प्रतिस्थापन गरेर
  • फेरबदल - तिनीहरूलाई अस्पष्ट बनाउन PII लाई जम्बल गरेर

यद्यपि, यो विधि एक सीमाको साथ आउँछ कि परिष्कृत मोडेल वा दृष्टिकोणको साथ, डेटा पुन: पहिचान योग्य बनाउन सकिन्छ।

बजार खेलाडीहरूलाई आउटसोर्सिङ

को प्रक्रिया सुनिश्चित गर्न मात्र सही दृष्टिकोण असंरचित डाटा डि-पहिचान वायुरोधी, मूर्ख र HIPAA दिशानिर्देशहरूको पालना गर्नु भनेको विश्वसनीय सेवा प्रदायकलाई कार्यहरू आउटसोर्स गर्नु हो। शैप। अत्याधुनिक मोडेलहरू र कठोर गुणस्तर आश्वासन प्रोटोकलहरूको साथ, हामी सुनिश्चित गर्छौं डाटा गोपनीयता मा मानव निरीक्षण सबै समयमा न्यूनीकरण गरिन्छ।

वर्षौंको लागि बजार-प्रमुख उद्यम भएकोले, हामी तपाईंको परियोजनाहरूको आलोचनात्मकता बुझ्छौं। त्यसोभए, Shaip द्वारा पहिचान गरिएको स्वास्थ्य सेवा डेटाको साथ तपाईंको स्वास्थ्य सेवाको महत्वाकांक्षालाई अनुकूलन गर्न आज हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।

सामाजिक साझेदारी