Die ontleding van gestruktureerde data kan help met beter diagnose en pasiëntsorg. Die ontleding van ongestruktureerde data kan egter revolusionêre mediese deurbrake en ontdekkings aanwakker.
Dit is die kern van die onderwerp wat ons vandag gaan bespreek. Dit is baie interessant om waar te neem dat soveel radikale vooruitgang in die ruimte van gesondheidsorgtegnologie plaasgevind het met net 10-20% van bruikbare gesondheidsorgdata.
Statistieke toon dat meer as 90% van die data in hierdie spektrum ongestruktureerd is, wat vertaal word na data wat minder bruikbaar en moeiliker is om te verstaan, te interpreteer en toe te pas. Van analoog data soos 'n dokter se voorskrif tot digitale data in die vorm van mediese beelding en oudiovisuele data, ongestruktureerde data is van verskillende tipes.
Sulke massiewe stukke ongestruktureerde data is die tuiste van ongelooflike insigte wat gesondheidsorgvorderings met dekades kan versnel. Of dit nou die ontdekking van geneesmiddels vir kritieke lewensvretende outo-immuunsiektes aanhelp tot data wat gesondheidsorgversekeringsmaatskappye kan help met risikobepalings, ongestruktureerde data kan die weg baan vir onbekende moontlikhede.
Wanneer sulke ambisies in plek is, word interpreteerbaarheid en interoperabiliteit van gesondheidsorgdata deurslaggewend. Met streng riglyne en afdwinging van wetlike voldoening soos GDPR en HIPAA in plek is, is wat onvermydelik word de-identifikasie van gesondheidsorgdata.
Ons het reeds 'n uitgebreide artikel oor demystifying behandel gestruktureerde gesondheidsorgdata en ongestruktureerde gesondheidsorgdata. Daar is 'n toegewyde (lees uitgebreide) artikel oor de-identifikasie van gesondheidsorgdata ook. Ons moedig u aan om dit te lees vir holistiese inligting, aangesien ons hierdie artikel vir 'n spesiale stuk oor sal hê ongestruktureerde data de-identifikasie.
Uitdagings in die de-identifisering van ongestruktureerde data
Soos die naam aandui, is ongestruktureerde data nie georganiseer nie. Dit is versprei in terme van formate, lêertipes, groottes, konteks en meer. Die blote feit dat ongestruktureerde data bestaan in die vorme van oudio, teks, mediese beelding, analoog inskrywings, en meer maak dit des te meer uitdagend om Persoonlike Inligting Identifiseerders (PII) te verstaan, wat noodsaaklik is in ongestruktureerde data de-identifikasie.
Om jou 'n blik op die fundamentele uitdagings te gee, is hier 'n vinnige lys:
- Kontekstuele begrip – waar dit moeilik is vir 'n KI-belanghebbende om die spesifieke konteks agter 'n bepaalde gedeelte of aspek van ongestruktureerde data te verstaan. Byvoorbeeld, om te verstaan of 'n naam 'n maatskappynaam, die naam van 'n persoon of 'n produknaam is, kan 'n dilemma veroorsaak of dit gede-identifiseer moet word.
- Nie-tekstuele data – waar die identifisering van ouditiewe of visuele leidrade vir name of PII's 'n uitdagende taak kan wees, aangesien 'n belanghebbende dalk ure en ure se beeldmateriaal of opname moet sit en probeer om kritieke aspekte te de-identifiseer.
- Dubbelsinnigheid – dit is spesifiek waar in die konteks van analoogdata soos 'n doktersvoorskrif of 'n hospitaalinskrywing in 'n register. Van handskrif tot beperkings van uitdrukking in natuurlike taal, dit kan die de-identifikasie van data 'n komplekse taak maak.
Ongestruktureerde Data De-identifikasie Beste Praktyke
Die proses om PII's van ongestruktureerde data te verwyder is heel anders as gestruktureerde data de-identifikasie maar nie onmoontlik nie. Deur 'n sistematiese en kontekstuele benadering kan die potensiaal van ongestruktureerde data soomloos ontgin word. Kom ons kyk na die verskillende maniere waarop dit bereik kan word.
Beeld redaksie: Dit is met betrekking tot mediese beelddata en behels die verwydering van pasiënt identifiseerders en vervaag anatomiese verwysings en gedeeltes van beelde. Dit word deur spesiale karakters vervang om steeds die diagnostiese funksionaliteit en bruikbaarheid van beelddata te behou.
Patroonpassing: Sommige van die mees algemene PII's soos name, kontakbesonderhede en adresse kan opgespoor en verwyder word deur gebruik te maak van die wysheid om vooraf gedefinieerde patrone te bestudeer.
Differensiële privaatheid of dataversteuring: Dit behels die insluiting van beheerde geraas om data of eienskappe wat na 'n individu teruggespoor kan word, te verberg. Hierdie ideale metode verseker nie net data de-identifikasie nie, maar die behoud van die datastel se statistiese eienskappe vir ontledings ook.
Data de-identifikasie: Dit is een van die mees betroubare en doeltreffendste maniere om PII's van ongestruktureerde data te verwyder. Dit kan op een van twee maniere geïmplementeer word:
- Begeleide leer – waar 'n model opgelei is om teks of data as PII of nie-PII te klassifiseer
- Onbewaakte leer – waar 'n model opgelei word om outonoom te leer om patrone in die identifisering van PII's op te spoor
Hierdie metode verseker die beveiliging van pasiënt privaatheid terwyl mens steeds menslike ingryping vir die mees oortollige aspekte van die taak behou. Belanghebbendes en gesondheidsorgdataverskaffers wat ML-tegnieke ontplooi om ongestruktureerde data te de-identifiseer, kan eenvoudig 'n mens-geaktiveerde gehalteversekeringsproses hê om regverdigheid, relevansie en akkuraatheid van uitkomste te verseker.
Datamaskering: Datamaskering is die digitale woordspel om gesondheidsorgdata te de-identifiseer, waar spesifieke identifiseerders generies of vaag gemaak word deur nistegnieke soos:
- Tokenisering - wat die vervanging van PII's met karakters of tekens behels
- Veralgemening – deur spesifieke PII-waardes te vervang met generiese/vae waardes
- Skommel – deur PII's deurmekaar te maak om hulle dubbelsinnig te maak
Hierdie metode kom egter met 'n beperking dat met 'n gesofistikeerde model of benadering, data heridentifiseerbaar gemaak kan word
Uitkontraktering aan markspelers
Die enigste regte benadering om die proses van te verseker ongestruktureerde data de-identifikasie lugdig, onfeilbaar is en aan HIPAA-riglyne voldoen, is om die take uit te kontrakteer aan 'n betroubare diensverskaffer soos Shaip. Met die nuutste modelle en rigiede gehalteversekeringsprotokolle verseker ons menslike toesig oor dataprivaatheid word te alle tye versag.
Omdat ons jare lank 'n markdominante onderneming is, verstaan ons die kritiekheid van u projekte. So, kontak ons vandag om jou gesondheidsorgambisies te optimaliseer met gesondheidsorgdata wat deur Shaip gede-identifiseer is.
