నిర్మాణాత్మక డేటాను విశ్లేషించడం మెరుగైన రోగ నిర్ధారణ మరియు రోగి సంరక్షణలో సహాయపడుతుంది. అయినప్పటికీ, నిర్మాణాత్మక డేటాను విశ్లేషించడం విప్లవాత్మక వైద్య పురోగతులు మరియు ఆవిష్కరణలకు ఆజ్యం పోస్తుంది.
ఈరోజు మనం చర్చించుకోబోయే అంశం సారాంశం ఇదే. కేవలం 10-20% ఉపయోగపడే ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటాతో హెల్త్కేర్ టెక్నాలజీ రంగంలో చాలా సమూలమైన పురోగతులు జరిగాయని గమనించడం చాలా ఆసక్తికరంగా ఉంది.
ఈ స్పెక్ట్రమ్లోని 90% డేటా నిర్మాణాత్మకంగా లేదని గణాంకాలు వెల్లడిస్తున్నాయి, ఇది తక్కువ ఉపయోగపడే మరియు అర్థం చేసుకోవడం, అర్థం చేసుకోవడం మరియు వర్తింపజేయడం కష్టతరమైన డేటాకు అనువదిస్తుంది. డాక్టర్ ప్రిస్క్రిప్షన్ వంటి అనలాగ్ డేటా నుండి మెడికల్ ఇమేజింగ్ మరియు ఆడియోవిజువల్ డేటా రూపంలో డిజిటల్ డేటా వరకు, నిర్మాణాత్మక డేటా వివిధ రకాలుగా ఉంటుంది.
నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క ఇటువంటి భారీ భాగాలు దశాబ్దాల తరబడి ఆరోగ్య సంరక్షణ పురోగతిని వేగవంతం చేయగల అద్భుతమైన అంతర్దృష్టులకు నిలయం. ప్రమాద అంచనాలలో హెల్త్కేర్ ఇన్సూరెన్స్ కంపెనీలకు సహాయపడే డేటాకు కీలకమైన ప్రాణాంతక ఆటో-ఇమ్యూన్ వ్యాధుల కోసం డ్రగ్ డిస్కవరీకి సహాయపడినా, నిర్మాణాత్మక డేటా తెలియని అవకాశాలకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది.
అటువంటి ఆశయాలు అమలులో ఉన్నప్పుడు, హెల్త్కేర్ డేటా యొక్క వివరణ మరియు ఇంటర్ఆపెరాబిలిటీ కీలకం. కఠినమైన మార్గదర్శకాలు మరియు అమలుతో నిబంధనలకు లోబడి GDPR మరియు HIPAA వంటి వాటి స్థానంలో అనివార్యమైనది ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్.
మేము ఇప్పటికే డీమిస్టిఫైయింగ్ గురించి విస్తృతమైన కథనాన్ని కవర్ చేసాము నిర్మాణాత్మక ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటా మరియు నిర్మాణాత్మక ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటా. అంకితమైన (విస్తృతంగా చదవండి) కథనం ఉంది ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్ అలాగే. మేము ఈ కథనాన్ని ప్రత్యేక భాగం కోసం కలిగి ఉన్నందున సమగ్ర సమాచారం కోసం వాటిని చదవమని మేము మిమ్మల్ని కోరుతున్నాము నిర్మాణాత్మక డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్.
అన్స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను గుర్తించడంలో సవాళ్లు
పేరు సూచించినట్లుగా, నిర్మాణాత్మక డేటా నిర్వహించబడలేదు. ఇది ఫార్మాట్లు, ఫైల్ రకాలు, పరిమాణాలు, సందర్భం మరియు మరిన్నింటి పరంగా చెల్లాచెదురుగా ఉంటుంది. ఆడియో, టెక్స్ట్, మెడికల్ ఇమేజింగ్, అనలాగ్ ఎంట్రీలు మరియు మరెన్నో రూపాల్లో నిర్మాణాత్మక డేటా ఉనికిలో ఉందనే వాస్తవం వ్యక్తిగత సమాచార ఐడెంటిఫైయర్లను (PII) అర్థం చేసుకోవడం మరింత సవాలుగా మారుతుంది. నిర్మాణాత్మక డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్.
ప్రాథమిక సవాళ్ల గురించి మీకు ఒక సంగ్రహావలోకనం ఇవ్వడానికి, ఇక్కడ శీఘ్ర జాబితా ఉంది:
- సందర్భానుసార అవగాహన – ఒక నిర్దిష్ట భాగం లేదా నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క అంశం వెనుక ఉన్న నిర్దిష్ట సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం AI వాటాదారులకు కష్టంగా ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, పేరు అనేది కంపెనీ పేరు, ఒక వ్యక్తి పేరు లేదా ఉత్పత్తి పేరు కాదా అని అర్థం చేసుకోవడం వలన అది గుర్తించబడాలా వద్దా అనే సందిగ్ధతను కలిగిస్తుంది.
- వచనం కాని డేటా - పేరులు లేదా PIIల కోసం శ్రవణ లేదా దృశ్యమాన సూచనలను గుర్తించడం చాలా కష్టమైన పనిగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఒక వాటాదారు గంటల తరబడి ఫుటేజ్ లేదా రికార్డింగ్లో కీలకమైన అంశాలను గుర్తించకుండా చేయడానికి ప్రయత్నించాల్సి ఉంటుంది.
- సందిగ్ధత – ఇది డాక్టర్ ప్రిస్క్రిప్షన్ లేదా రిజిస్టర్లో హాస్పిటల్ ఎంట్రీ వంటి అనలాగ్ డేటా విషయంలో ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది. చేతివ్రాత నుండి సహజ భాషలో వ్యక్తీకరణ పరిమితుల వరకు, ఇది డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్ను సంక్లిష్టమైన పనిగా మార్చగలదు.
అన్స్ట్రక్చర్డ్ డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్ బెస్ట్ ప్రాక్టీసెస్
నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి PIIలను తొలగించే ప్రక్రియ చాలా భిన్నంగా ఉంటుంది నిర్మాణాత్మక డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్ కాని అసాధ్యం కాదు. క్రమబద్ధమైన మరియు సందర్భోచిత విధానం ద్వారా, నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క సంభావ్యతను సజావుగా నొక్కవచ్చు. దీన్ని సాధించగల వివిధ మార్గాలను చూద్దాం.
చిత్ర సవరణ: ఇది మెడికల్ ఇమేజింగ్ డేటాకు సంబంధించి మరియు పేషెంట్ ఐడెంటిఫైయర్లను తీసివేయడం మరియు చిత్రాల నుండి శరీర నిర్మాణ సంబంధమైన సూచనలు మరియు భాగాలను అస్పష్టం చేయడం. ఇమేజింగ్ డేటా యొక్క డయాగ్నస్టిక్ కార్యాచరణ మరియు యుటిలిటీని ఇప్పటికీ నిలుపుకోవడానికి ఇవి ప్రత్యేక అక్షరాలతో భర్తీ చేయబడతాయి.
నమూనా సరిపోలిక: పేర్లు, సంప్రదింపు వివరాలు మరియు చిరునామాలు వంటి అత్యంత సాధారణ PIIలలో కొన్నింటిని ముందే నిర్వచించిన నమూనాలను అధ్యయనం చేయడంలో వివేకాన్ని ఉపయోగించి గుర్తించవచ్చు మరియు తీసివేయవచ్చు.
డిఫరెన్షియల్ గోప్యత లేదా డేటా పెర్టర్బేషన్: ఇందులో డేటాను దాచిపెట్టడానికి నియంత్రిత నాయిస్ని చేర్చడం లేదా ఒక వ్యక్తిని గుర్తించగలిగే లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ఆదర్శ పద్ధతి డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్ను నిర్ధారిస్తుంది కానీ విశ్లేషణల కోసం డేటాసెట్ యొక్క గణాంక లక్షణాలను అలాగే ఉంచుతుంది.
డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్: నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి PIIలను తీసివేయడానికి ఇది అత్యంత విశ్వసనీయమైన మరియు ప్రభావవంతమైన మార్గాలలో ఒకటి. ఇది రెండు మార్గాలలో ఒకదానిలో అమలు చేయబడుతుంది:
- పర్యవేక్షణ నేర్చుకోవడం - ఇక్కడ టెక్స్ట్ లేదా డేటాను PII లేదా నాన్-PIIగా వర్గీకరించడానికి ఒక మోడల్ శిక్షణ పొందుతుంది
- పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం - ఇక్కడ PIIలను గుర్తించడంలో నమూనాలను గుర్తించడాన్ని స్వయంప్రతిపత్తిగా నేర్చుకునేందుకు ఒక మోడల్ శిక్షణ పొందుతుంది
ఈ పద్ధతి రక్షణను నిర్ధారిస్తుంది రోగి గోప్యత పని యొక్క చాలా అనవసరమైన అంశాల కోసం మానవ జోక్యాన్ని ఇప్పటికీ ఉంచుతుంది. అన్స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను డి-ఐడెంటిఫై చేయడానికి ML టెక్నిక్లను అమలు చేస్తున్న వాటాదారులు మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటా ప్రొవైడర్లు ఫలితాల యొక్క సరసత, ఔచిత్యం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి మానవ-ప్రారంభించబడిన నాణ్యత హామీ ప్రక్రియను కలిగి ఉంటారు.
డేటా మాస్కింగ్: డేటా మాస్కింగ్ అనేది హెల్త్కేర్ డేటాను గుర్తించకుండా చేసే డిజిటల్ వర్డ్ప్లే, ఇక్కడ నిర్దిష్ట ఐడెంటిఫైయర్లు సాధారణ లేదా అస్పష్టంగా ఉంటాయి:
- టోకనైజేషన్ - PIIలను అక్షరాలు లేదా టోకెన్లతో భర్తీ చేయడం
- సాధారణీకరణ - నిర్దిష్ట PII విలువలను సాధారణ/అస్పష్టమైన వాటితో భర్తీ చేయడం ద్వారా
- షఫ్లింగ్ - వాటిని అస్పష్టంగా చేయడానికి PIIలను జంబ్లింగ్ చేయడం ద్వారా
అయితే, ఈ పద్ధతి అధునాతన మోడల్ లేదా విధానంతో డేటాను తిరిగి గుర్తించగలిగేలా చేసే పరిమితితో వస్తుంది
మార్కెట్ ప్లేయర్లకు అవుట్సోర్సింగ్
యొక్క ప్రక్రియను నిర్ధారించడానికి మాత్రమే సరైన విధానం నిర్మాణాత్మక డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్ ఎయిర్టైట్, ఫూల్ప్రూఫ్ మరియు HIPAA మార్గదర్శకాలకు కట్టుబడి ఉండటం వంటి విశ్వసనీయ సేవా ప్రదాతకు పనులను అవుట్సోర్స్ చేయడం షేప్. అత్యాధునిక నమూనాలు మరియు దృఢమైన నాణ్యత హామీ ప్రోటోకాల్లతో, మేము నిర్ధారిస్తాము డేటా గోప్యతలో మానవ పర్యవేక్షణ అన్ని సమయాలలో తగ్గించబడుతుంది.
సంవత్సరాలుగా మార్కెట్-ఆధిపత్య సంస్థగా ఉన్నందున, మీ ప్రాజెక్ట్ల యొక్క క్లిష్టతను మేము అర్థం చేసుకున్నాము. కాబట్టి, Shaip ద్వారా గుర్తించబడిన ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటాతో మీ ఆరోగ్య సంరక్షణ ఆశయాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఈరోజే మమ్మల్ని సంప్రదించండి.
