പൂർണ്ണമായ ഗൈഡ് ഘടനയില്ലാത്ത ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയുന്നില്ല

ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് മികച്ച രോഗനിർണയത്തിനും രോഗി പരിചരണത്തിനും സഹായിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് വിപ്ലവകരമായ മെഡിക്കൽ മുന്നേറ്റങ്ങൾക്കും കണ്ടെത്തലുകൾക്കും ഇന്ധനം നൽകും.

ഇന്ന് നമ്മൾ ചർച്ച ചെയ്യാൻ പോകുന്ന വിഷയത്തിൻ്റെ സാരാംശം ഇതാണ്. ഉപയോഗയോഗ്യമായ ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ഡാറ്റയുടെ 10-20% ഉപയോഗിച്ചാണ് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ മേഖലയിൽ വളരെയധികം സമൂലമായ മുന്നേറ്റങ്ങൾ ഉണ്ടായത് എന്നത് നിരീക്ഷിക്കുന്നത് വളരെ രസകരമാണ്.

ഈ സ്പെക്ട്രത്തിലെ 90% ഡാറ്റയും ഘടനാരഹിതമാണെന്ന് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് ഉപയോഗയോഗ്യമല്ലാത്തതും മനസ്സിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനും കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഡാറ്റയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഡോക്ടറുടെ കുറിപ്പടി പോലുള്ള അനലോഗ് ഡാറ്റ മുതൽ മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, ഓഡിയോവിഷ്വൽ ഡാറ്റ എന്നിവയുടെ രൂപത്തിലുള്ള ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റ വരെ, ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ വ്യത്യസ്ത തരത്തിലാണ്.

ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ അത്തരം വലിയ ഭാഗങ്ങൾ പതിറ്റാണ്ടുകളായി ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ പുരോഗതിയെ വേഗത്തിൽ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ കഴിയുന്ന അവിശ്വസനീയമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളുടെ ഭവനമാണ്. അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തുന്നതിൽ ഹെൽത്ത് കെയർ ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനികളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഡേറ്റ മുതൽ നിർണായകമായ ജീവൻ ദഹിപ്പിക്കുന്ന ഓട്ടോ ഇമ്മ്യൂൺ രോഗങ്ങൾക്കുള്ള മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിനെ സഹായിക്കുന്നതാണെങ്കിലും, ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ അജ്ഞാതമായ സാധ്യതകൾക്ക് വഴിയൊരുക്കും.

അത്തരം അഭിലാഷങ്ങൾ നിലനിൽക്കുമ്പോൾ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റയുടെ വ്യാഖ്യാനവും പരസ്പര പ്രവർത്തനക്ഷമതയും നിർണായകമാകും. കർശനമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളോടും നിർവ്വഹണത്തോടും കൂടി നിയന്ത്രണ വിധേയത്വം GDPR, HIPAA എന്നിവ നിലവിലുണ്ട്, അത് അനിവാര്യമാണ് ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ.

ഡീമിസ്റ്റിഫൈയിംഗിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ഇതിനകം ഒരു വിപുലമായ ലേഖനം ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട് ഘടനാപരമായ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റ ഒപ്പം ഘടനയില്ലാത്ത ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റ. ഒരു സമർപ്പിത (വിപുലമായി വായിക്കുക) ലേഖനമുണ്ട് ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ അതുപോലെ. ഒരു പ്രത്യേക ഭാഗത്തിനായി ഈ ലേഖനം ഞങ്ങളുടെ പക്കലുള്ളതിനാൽ സമഗ്രമായ വിവരങ്ങൾക്കായി അവ വായിക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിങ്ങളോട് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയൽ. 

ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികൾ

പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ സംഘടിപ്പിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല. ഫോർമാറ്റുകൾ, ഫയൽ തരങ്ങൾ, വലുപ്പങ്ങൾ, സന്ദർഭം എന്നിവയും അതിലേറെയും അനുസരിച്ച് ഇത് ചിതറിക്കിടക്കുന്നു. ഓഡിയോ, ടെക്‌സ്‌റ്റ്, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, അനലോഗ് എൻട്രികൾ തുടങ്ങിയ രൂപങ്ങളിൽ ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ നിലവിലുണ്ട് എന്ന വസ്തുത, വ്യക്തിഗത വിവര ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ (PII) മനസിലാക്കുന്നത് കൂടുതൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാക്കുന്നു. ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയൽ.

അടിസ്ഥാന വെല്ലുവിളികളെ കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ദൃഷ്ടാന്തം നൽകാൻ, ഇതാ ഒരു ദ്രുത ലിസ്റ്റ്:

• സന്ദർഭോചിതമായ ധാരണ - ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ ഒരു പ്രത്യേക ഭാഗത്തിൻ്റെ അല്ലെങ്കിൽ വശത്തിന് പിന്നിലെ നിർദ്ദിഷ്ട സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കാൻ ഒരു AI പങ്കാളിക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പേര് ഒരു കമ്പനിയുടെ പേരാണോ, ഒരു വ്യക്തിയുടെ പേരാണോ അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ പേരാണോ എന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത്, അത് തിരിച്ചറിയാതിരിക്കേണ്ടതുണ്ടോ എന്നതിൽ ഒരു ആശയക്കുഴപ്പം ഉണ്ടാക്കും.  
• വാചകമല്ലാത്ത ഡാറ്റ - ഇവിടെ പേരുകൾക്കോ ​​PII കൾക്കോ ​​ഓഡിറ്ററി അല്ലെങ്കിൽ വിഷ്വൽ സൂചകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമാണ്, കാരണം ഒരു പങ്കാളിക്ക് മണിക്കൂറുകളോളം ഫൂട്ടേജുകൾ അല്ലെങ്കിൽ റെക്കോർഡിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് നിർണായക വശങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം. 
• അദ്ഭുതത്വം - ഒരു ഡോക്ടറുടെ കുറിപ്പടി അല്ലെങ്കിൽ ഒരു രജിസ്റ്ററിലെ ഹോസ്പിറ്റൽ എൻട്രി പോലുള്ള അനലോഗ് ഡാറ്റയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ശരിയാണ്. കൈയക്ഷരം മുതൽ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലെ ആവിഷ്‌കാരത്തിൻ്റെ പരിമിതികൾ വരെ, ഡാറ്റ ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ജോലിയാക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. 

ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ മികച്ച രീതികൾ

ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പിഐഐകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയ ഇതിൽ നിന്ന് തികച്ചും വ്യത്യസ്തമാണ് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ എന്നാൽ അസാധ്യമല്ല. വ്യവസ്ഥാപിതവും സാന്ദർഭികവുമായ ഒരു സമീപനത്തിലൂടെ, ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ സാധ്യതകൾ തടസ്സമില്ലാതെ ടാപ്പുചെയ്യാനാകും. ഇത് നേടാനാകുന്ന വിവിധ വഴികൾ നോക്കാം. 

ചിത്രം തിരുത്തൽ: ഇത് മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ്, കൂടാതെ രോഗികളുടെ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുകയും ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ശരീരഘടനാപരമായ റഫറൻസുകളും ഭാഗങ്ങളും മങ്ങിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റയുടെ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് പ്രവർത്തനവും ഉപയോഗവും ഇപ്പോഴും നിലനിർത്താൻ പ്രത്യേക പ്രതീകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇവ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. 

പാറ്റേൺ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ: പേരുകൾ, ബന്ധപ്പെടാനുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ, വിലാസങ്ങൾ എന്നിവ പോലെയുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ ചില PII-കൾ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുന്നതിലെ ജ്ഞാനം ഉപയോഗിച്ച് കണ്ടെത്താനും നീക്കം ചെയ്യാനും കഴിയും. 

ഡിഫറൻഷ്യൽ പ്രൈവസി അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ പെർടർബേഷൻ: ഒരു വ്യക്തിയിൽ നിന്ന് കണ്ടെത്താനാകുന്ന ഡാറ്റയോ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളോ മറയ്ക്കാൻ നിയന്ത്രിത ശബ്‌ദം ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ അനുയോജ്യമായ രീതി ഡാറ്റ ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ഉറപ്പാക്കുക മാത്രമല്ല, വിശകലനങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റാസെറ്റിൻ്റെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. 

ഡാറ്റ ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ: ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് PII-കൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വിശ്വസനീയവും ഫലപ്രദവുമായ മാർഗ്ഗമാണിത്. ഇത് രണ്ട് വഴികളിൽ ഒന്നിൽ നടപ്പിലാക്കാം:

• പഠനത്തിന് മേൽനോട്ടം വഹിച്ചു - ഇവിടെ ടെക്‌സ്‌റ്റോ ഡാറ്റയോ പിഐഐ അല്ലെങ്കിൽ നോൺ പിഐഐ എന്നിങ്ങനെ തരംതിരിക്കാൻ ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു
• മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം - PII-കൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള പാറ്റേണുകൾ കണ്ടുപിടിക്കാൻ സ്വയംഭരണപരമായി പഠിക്കാൻ ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു

ഈ രീതി സംരക്ഷണം ഉറപ്പാക്കുന്നു രോഗിയുടെ സ്വകാര്യത ചുമതലയുടെ ഏറ്റവും അനാവശ്യമായ വശങ്ങൾക്കായി മനുഷ്യ ഇടപെടൽ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ. ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയാൻ ML ടെക്‌നിക്കുകൾ വിന്യസിക്കുന്ന പങ്കാളികൾക്കും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റ ദാതാക്കൾക്കും ഫലങ്ങളുടെ ന്യായവും പ്രസക്തിയും കൃത്യതയും ഉറപ്പാക്കാൻ മനുഷ്യൻ പ്രാപ്‌തമാക്കിയ ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് പ്രക്രിയ ഉണ്ടായിരിക്കും. 

ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ്: ഹെൽത്ത്‌കെയർ ഡാറ്റയെ തിരിച്ചറിയാനുള്ള ഡിജിറ്റൽ വേഡ്‌പ്ലേയാണ് ഡാറ്റാ മാസ്‌കിംഗ്, ഇവിടെ പ്രത്യേക ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ പൊതുവായതോ അവ്യക്തമായതോ ആയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെ നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു:

• ടോക്കണൈസേഷൻ - പ്രതീകങ്ങളോ ടോക്കണുകളോ ഉപയോഗിച്ച് PII-കൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു
• പൊതുവൽക്കരണം - നിർദ്ദിഷ്ട PII മൂല്യങ്ങൾ സാധാരണ/അവ്യക്തമായവ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിലൂടെ
• ഇളക്കുക - PII-കളെ അവ്യക്തമാക്കുന്നതിനായി അവയെ ജംബ്ലിംഗ് ചെയ്യുക

എന്നിരുന്നാലും, ഈ രീതി ഒരു പരിമിതിയോടെയാണ് വരുന്നത്, അത്യാധുനിക മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ സമീപനം ഉപയോഗിച്ച്, ഡാറ്റ വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും

മാർക്കറ്റ് കളിക്കാർക്ക് ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ്

പ്രക്രിയ ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരേയൊരു ശരിയായ സമീപനം ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയൽ എയർടൈറ്റ്, ഫൂൾപ്രൂഫ്, HIPAA മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള ഒരു വിശ്വസനീയമായ സേവന ദാതാവിന് ചുമതലകൾ ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഷേപ്പ്. അത്യാധുനിക മോഡലുകളും കർശനമായ ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് പ്രോട്ടോക്കോളുകളും ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങൾ ഉറപ്പ് നൽകുന്നു ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയിൽ മനുഷ്യൻ്റെ മേൽനോട്ടം എല്ലാ സമയത്തും ലഘൂകരിക്കപ്പെടുന്നു.

വർഷങ്ങളായി വിപണിയിൽ ആധിപത്യം പുലർത്തുന്ന ഒരു സംരംഭമായതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റുകളുടെ നിർണായകത ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. അതിനാൽ, Shaip തിരിച്ചറിയാത്ത ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ അഭിലാഷങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ഇന്ന് ഞങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുക.