Menganalisis data berstruktur boleh membantu dalam diagnosis dan penjagaan pesakit yang lebih baik. Walau bagaimanapun, menganalisis data tidak berstruktur boleh mencetuskan penemuan dan penemuan perubatan revolusioner.
Inilah intipati topik yang akan kita bincangkan hari ini. Sangat menarik untuk diperhatikan bahawa begitu banyak kemajuan radikal dalam ruang teknologi penjagaan kesihatan telah berlaku dengan hanya 10-20% daripada data penjagaan kesihatan yang boleh digunakan.
Statistik mendedahkan bahawa lebih 90% daripada data dalam spektrum ini tidak berstruktur, yang diterjemahkan kepada data yang kurang boleh digunakan dan lebih sukar untuk difahami, ditafsirkan dan digunakan. Daripada data analog seperti preskripsi doktor kepada data digital dalam bentuk pengimejan perubatan dan data audiovisual, data tidak berstruktur adalah daripada jenis yang berbeza.
Sebilangan besar data tidak berstruktur sedemikian adalah rumah kepada cerapan luar biasa yang boleh memajukan kemajuan penjagaan kesihatan dengan pantas dalam beberapa dekad. Sama ada membantu penemuan ubat untuk penyakit autoimun yang memakan nyawa kritikal kepada data yang boleh membantu syarikat insurans penjagaan kesihatan dalam penilaian risiko, data tidak berstruktur boleh membuka jalan kepada kemungkinan yang tidak diketahui.
Apabila cita-cita sedemikian tercapai, kebolehtafsiran dan kebolehkendalian data penjagaan kesihatan menjadi penting. Dengan garis panduan yang ketat dan penguatkuasaan pematuhan peraturan seperti GDPR dan HIPAA, apa yang tidak dapat dielakkan ialah penyahidentifikasian data penjagaan kesihatan.
Kami telah pun membincangkan artikel yang meluas tentang penyahmistikan data penjagaan kesihatan berstruktur dan data penjagaan kesihatan tidak berstruktur . Terdapat juga artikel khusus (baca artikel yang meluas) tentang penyahidentifikasian data penjagaan kesihatan . Kami menggesa anda untuk membacanya untuk maklumat holistik kerana kami akan mempunyai artikel ini untuk artikel khas tentang penyahidentifikasian data tidak berstruktur.
Cabaran Dalam Mengenalpasti Data Tidak Berstruktur
Seperti namanya, data tidak berstruktur tidak teratur. Ia berselerak dari segi format, jenis fail, saiz, konteks dan banyak lagi. Hakikat bahawa data tidak berstruktur wujud dalam bentuk audio, teks, pengimejan perubatan, entri analog dan banyak lagi menjadikannya lebih sukar untuk memahami Pengecam Maklumat Peribadi (PII), yang penting dalam penyahidentifikasian data tidak berstruktur.
Untuk memberi anda gambaran tentang cabaran asas, berikut ialah senarai ringkas:
- Pemahaman kontekstual – di mana sukar bagi pihak berkepentingan AI untuk memahami konteks khusus di sebalik bahagian tertentu atau aspek data tidak berstruktur. Sebagai contoh, memahami sama ada nama ialah nama syarikat, nama seseorang atau nama produk boleh membawa dilema sama ada nama itu harus dinyahgenal pasti.
- Data bukan teks – di mana mengenal pasti isyarat pendengaran atau visual untuk nama atau PII boleh menjadi tugas yang sukar kerana pihak berkepentingan mungkin perlu mengambil masa berjam-jam rakaman atau rakaman cuba menyahkenal pasti aspek kritikal.
- Kekaburan – ini adalah benar khususnya dalam konteks data analog seperti preskripsi doktor atau kemasukan hospital dalam daftar. Daripada tulisan tangan kepada had ungkapan dalam bahasa semula jadi, ia boleh menjadikan penyahidentifikasian data sebagai tugas yang rumit.
Amalan Terbaik Nyahpengenalpastian Data Tidak Berstruktur
Proses penyingkiran PII daripada data tidak berstruktur agak berbeza daripada penyahidentifikasian data berstruktur tetapi tidak mustahil. Melalui pendekatan yang sistematik dan kontekstual, potensi data tidak berstruktur boleh dimanfaatkan dengan lancar. Mari kita lihat cara berbeza untuk mencapai matlamat ini.
Redaksi Imej: Ini berkaitan dengan data pengimejan perubatan dan melibatkan penyingkiran pengecam pesakit dan mengaburkan rujukan dan bahagian anatomi daripada imej. Ini digantikan dengan aksara khas untuk mengekalkan fungsi diagnostik dan kegunaan data pengimejan.
Pemadanan Corak: Beberapa PII yang paling biasa seperti nama, butiran hubungan dan alamat boleh dikesan dan dialih keluar menggunakan kebijaksanaan mengkaji corak yang telah ditetapkan.
Privasi Berbeza Atau Gangguan Data: Ini melibatkan kemasukan hingar terkawal untuk menyembunyikan data atau atribut yang boleh dikesan kembali kepada individu. Kaedah ideal ini bukan sahaja memastikan nyahpengenalpastian data tetapi juga mengekalkan sifat statistik set data untuk analisis.
Penyah-pengenalpastian Data: Ini adalah salah satu cara yang paling andal dan berkesan untuk mengalih keluar PII daripada data tidak berstruktur. Ini boleh dilaksanakan dalam salah satu daripada dua cara:
- Pembelajaran yang diawasi – di mana model dilatih untuk mengklasifikasikan teks atau data sebagai PII atau bukan PII
- Pembelajaran tanpa pengawasan – di mana model dilatih untuk belajar secara autonomi untuk mengesan corak dalam mengenal pasti PII
Kaedah ini memastikan perlindungan privasi pesakit sambil mengekalkan intervensi manusia untuk aspek tugas yang paling berlebihan. Pihak berkepentingan dan penyedia data penjagaan kesihatan yang menggunakan teknik ML untuk menyah-identifikasi data tidak berstruktur boleh sahaja mempunyai proses jaminan kualiti yang didayakan manusia untuk memastikan keadilan, kerelevanan dan ketepatan hasil.
Penyamaran Data: Penyamaran data ialah permainan kata digital untuk menyah-identifikasi data penjagaan kesihatan, di mana pengecam khusus dibuat generik atau samar-samar melalui teknik khusus seperti:
- Tokenisasi - melibatkan penggantian PII dengan aksara atau token
- Generalisasi – dengan menggantikan nilai PII tertentu dengan nilai generik/kabur
- Kocok – dengan mencampurkan PII untuk menjadikannya samar-samar
Walau bagaimanapun, kaedah ini datang dengan had bahawa dengan model atau pendekatan yang canggih, data boleh dikenal pasti semula.
Penyumberan Luar Kepada Pemain Pasaran
Satu-satunya pendekatan yang betul untuk memastikan proses penyahidentifikasian data tidak berstruktur adalah kedap udara, kalis kerosakan dan mematuhi garis panduan HIPAA adalah dengan mengalih keluar tugasan tersebut kepada penyedia perkhidmatan yang boleh dipercayai seperti Shaip . Dengan model canggih dan protokol jaminan kualiti yang tegar, kami memastikan pengawasan manusia dalam privasi data dikurangkan pada setiap masa.
Setelah menjadi perusahaan yang mendominasi pasaran selama bertahun-tahun, kami memahami tahap kritikal projek anda. Jadi, hubungi kami hari ini untuk mengoptimumkan cita-cita penjagaan kesihatan anda dengan data penjagaan kesihatan yang tidak dikenal pasti oleh Shaip.
