Yapılandırılmış verileri analiz etmek daha iyi tanı ve hasta bakımına yardımcı olabilir. Ancak, yapılandırılmamış verileri analiz etmek devrim niteliğindeki tıbbi atılımları ve keşifleri destekleyebilir.
Bugün tartışacağımız konunun özü budur. Sağlık teknolojisi alanında bu kadar çok radikal ilerlemenin, kullanılabilir sağlık verilerinin yalnızca %10-20'siyle gerçekleşmiş olması çok ilginçtir.
İstatistikler, bu spektrumdaki verilerin %90'ından fazlasının yapılandırılmamış olduğunu ortaya koyuyor; bu da daha az kullanılabilir ve anlaşılması, yorumlanması ve uygulanması daha zor veriler anlamına geliyor. Doktor reçetesi gibi analog verilerden tıbbi görüntüleme ve görsel-işitsel veriler biçimindeki dijital verilere kadar yapılandırılmamış veriler farklı türlerdedir.
Yapılandırılmamış verilerin bu kadar büyük parçaları, sağlık hizmetlerindeki gelişmeleri on yıllar boyunca hızlandırabilecek inanılmaz içgörülere ev sahipliği yapar. Kritik yaşamı tüketen otoimmün hastalıklar için ilaç keşfine yardımcı olmaktan, sağlık sigortası şirketlerinin risk değerlendirmelerine yardımcı olabilecek verilere kadar, yapılandırılmamış veriler bilinmeyen olasılıklara giden yolu açabilir.
Bu tür hedefler mevcut olduğunda, sağlık verilerinin yorumlanabilirliği ve birlikte çalışabilirliği kritik hale gelir. Sıkı yönergeler ve bunların uygulanmasıyla mevzuata uygunluk GDPR ve HIPAA gibi düzenlemelerin yürürlükte olması durumunda kaçınılmaz olan şey sağlık verilerinin kimliksizleştirilmesi.
Daha önce gizemi çözmeye yönelik kapsamlı bir makaleyi ele aldık yapılandırılmış sağlık verileri ve yapılandırılmamış sağlık verileri. Bu konuda özel (kapsamlı) bir makale var sağlık verilerinin kimliksizleştirilmesi Ayrıca, bütünsel bilgi için bunları okumanızı öneririz çünkü bu makaleyi özel bir parça için kullanacağız yapılandırılmamış veri kimliksizleştirme.
Yapılandırılmamış Verilerin Kimliğini Belirsizleştirmedeki Zorluklar
Adından da anlaşılacağı gibi, yapılandırılmamış veriler organize edilmemiştir. Biçimler, dosya türleri, boyutlar, bağlam ve daha fazlası açısından dağınıktır. Yapılandırılmamış verilerin ses, metin, tıbbi görüntüleme, analog girişler ve daha fazlası biçiminde var olması gerçeği, Kişisel Bilgi Tanımlayıcılarını (PII) anlamayı daha da zorlaştırır; bu da yapılandırılmamış veri kimliksizleştirme.
Temel zorluklara dair size bir fikir vermek için kısa bir liste yapalım:
- bağlamsal anlayış – bir AI paydaşının yapılandırılmamış verilerin belirli bir bölümünün veya yönünün ardındaki belirli bağlamı anlamasının zor olduğu yer. Örneğin, bir ismin bir şirket adı, bir kişinin adı veya bir ürün adı olup olmadığını anlamak, kimliği gizlenip gizlenmemesi gerektiği konusunda bir ikilem yaratabilir.
- Metin dışı veriler – İsimler veya kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler için işitsel veya görsel ipuçlarını belirlemek zorlu bir görev olabilir; çünkü paydaşlar kritik yönleri kimliksizleştirmeye çalışırken saatlerce görüntü veya kayıt dinlemek zorunda kalabilir.
- Belirsizlik – bu özellikle bir doktor reçetesi veya bir kayıt defterindeki hastane girişi gibi analog veriler bağlamında doğrudur. El yazısından doğal dildeki ifade sınırlamalarına kadar, veri kimliksizleştirmeyi karmaşık bir görev haline getirebilir.
Yapılandırılmamış Veri Kimliksizleştirme En İyi Uygulamaları
Yapılandırılmamış verilerden PII'leri kaldırma süreci, yapılandırılmış veri kimliksizleştirme ancak imkansız değil. Sistematik ve bağlamsal bir yaklaşımla, yapılandırılmamış verilerin potansiyeli sorunsuz bir şekilde kullanılabilir. Bunun başarılabileceği farklı yollara bakalım.
Resim Düzenleme: Bu, tıbbi görüntüleme verileriyle ilgilidir ve hasta tanımlayıcılarının kaldırılmasını ve anatomik referansların ve bölümlerin görüntülerden bulanıklaştırılmasını içerir. Bunlar, görüntüleme verilerinin tanısal işlevselliğini ve faydasını korumak için özel karakterlerle değiştirilir.
Desen Eşleştirme: İsimler, iletişim bilgileri ve adresler gibi en yaygın kişisel bilgilerin bir kısmı, önceden tanımlanmış kalıpları inceleme bilgeliği kullanılarak tespit edilebilir ve kaldırılabilir.
Farklı Gizlilik veya Veri Bozulması: Bu, bir bireye kadar izlenebilen verileri veya nitelikleri gizlemek için kontrollü gürültünün dahil edilmesini içerir. Bu ideal yöntem yalnızca verilerin kimliğinin gizlenmesini değil, aynı zamanda veri setinin istatistiksel özelliklerinin analizler için tutulmasını da sağlar.
Veri Kimliksizleştirme: Bu, yapılandırılmamış verilerden PII'leri kaldırmanın en güvenilir ve etkili yollarından biridir. Bu, iki yoldan biriyle uygulanabilir:
- Denetimli öğrenme – bir modelin metni veya verileri PII veya PII olmayan olarak sınıflandırmak üzere eğitildiği yer
- Denetimsiz öğrenme – PII'leri tanımlamada kalıpları tespit etmeyi otonom olarak öğrenmek üzere bir modelin eğitildiği yer
Bu yöntem, aşağıdakilerin güvenliğini sağlar: hasta mahremiyeti Görevin en gereksiz yönleri için insan müdahalesini sürdürürken. Yapılandırılmamış verileri kimliksizleştirmek için ML tekniklerini kullanan paydaşlar ve sağlık verisi sağlayıcıları, sonuçların adaletini, alakalılığını ve doğruluğunu sağlamak için basitçe insan tarafından etkinleştirilen bir kalite güvence sürecine sahip olabilir.
Veri Maskeleme: Veri maskeleme, sağlık verilerinin kimliğini gizlemek için kullanılan dijital bir kelime oyunudur; burada belirli tanımlayıcılar, aşağıdaki gibi niş teknikler yoluyla genel veya belirsiz hale getirilir:
- Tokenleştirme – PII'lerin karakterler veya belirteçlerle değiştirilmesini içerir
- Genelleme – belirli PII değerlerini genel/belirsiz olanlarla değiştirerek
- Karıştırma – PII'leri belirsiz hale getirmek için karıştırarak
Ancak bu yöntem, karmaşık bir model veya yaklaşımla verilerin yeniden tanımlanabilir hale getirilebilmesi gibi bir sınırlamayla birlikte gelir
Piyasa Oyuncularına Dış Kaynak Kullanımı
Sürecin güvence altına alınması için tek doğru yaklaşım yapılandırılmamış veri kimliksizleştirme hava geçirmez, kusursuz ve HIPAA yönergelerine uygun olan görevleri güvenilir bir hizmet sağlayıcıya dış kaynak olarak vermektir. SaipSon teknoloji modeller ve katı kalite güvence protokolleriyle, veri gizliliğinde insan denetimi her zaman hafifletilir.
Yıllardır pazara hakim bir kuruluş olarak, projelerinizin kritikliğini anlıyoruz. Bu nedenle, Shaip tarafından kimliği gizlenmiş sağlık verileriyle sağlık hedeflerinizi optimize etmek için bugün bizimle iletişime geçin.
