असंरचित स्वास्थ्य सेवा डेटा की पहचान मिटाने के लिए सम्पूर्ण मार्गदर्शिका

संरचित डेटा का विश्लेषण बेहतर निदान और रोगी देखभाल में सहायता कर सकता है। हालाँकि, असंरचित डेटा का विश्लेषण क्रांतिकारी चिकित्सा सफलताओं और खोजों को बढ़ावा दे सकता है।

आज हम जिस विषय पर चर्चा करेंगे उसका सार यही है। यह देखना बहुत दिलचस्प है कि स्वास्थ्य सेवा प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में इतनी क्रांतिकारी प्रगति केवल 10-20% उपयोगी स्वास्थ्य सेवा डेटा के साथ हुई है।

आंकड़े बताते हैं कि इस स्पेक्ट्रम में 90% से ज़्यादा डेटा असंरचित है, जिसका मतलब है कि डेटा कम इस्तेमाल करने योग्य है और इसे समझना, व्याख्या करना और लागू करना ज़्यादा मुश्किल है। डॉक्टर के पर्चे जैसे एनालॉग डेटा से लेकर मेडिकल इमेजिंग और ऑडियोविज़ुअल डेटा के रूप में डिजिटल डेटा तक, असंरचित डेटा कई तरह के होते हैं।

असंरचित डेटा के इतने बड़े हिस्से में अविश्वसनीय जानकारियाँ हैं जो स्वास्थ्य सेवा में दशकों तक की प्रगति को तेज़ी से आगे बढ़ा सकती हैं। चाहे वह गंभीर जीवन-लेने वाली ऑटो-इम्यून बीमारियों के लिए दवा की खोज में सहायता करना हो या जोखिम आकलन में स्वास्थ्य बीमा कंपनियों की सहायता करने वाला डेटा हो, असंरचित डेटा अज्ञात संभावनाओं का मार्ग प्रशस्त कर सकता है।

जब ऐसी महत्वाकांक्षाएं पूरी हो जाती हैं, तो स्वास्थ्य सेवा डेटा की व्याख्या और अंतर-संचालन महत्वपूर्ण हो जाता है। सख्त दिशा-निर्देशों और प्रवर्तन के साथ नियामक अनुपालन जीडीपीआर और एचआईपीएए जैसे उपायों के लागू होने के बाद, जो अपरिहार्य हो जाता है वह है स्वास्थ्य सेवा डेटा की पहचान हटाना.

हमने पहले ही रहस्योद्धाटन पर एक विस्तृत लेख लिखा है। संरचित स्वास्थ्य देखभाल डेटा और असंरचित स्वास्थ्य देखभाल डेटा. इस विषय पर एक समर्पित (विस्तृत पढ़ें) लेख है स्वास्थ्य सेवा डेटा की पहचान हटाना साथ ही। हम आपसे समग्र जानकारी के लिए उन्हें पढ़ने का आग्रह करते हैं क्योंकि हमारे पास इस लेख पर एक विशेष लेख होगा असंरचित डेटा पहचान हटाना. 

असंरचित डेटा की पहचान मिटाने में चुनौतियाँ

जैसा कि नाम से पता चलता है, असंरचित डेटा संगठित नहीं है। यह प्रारूपों, फ़ाइल प्रकारों, आकारों, संदर्भ और बहुत कुछ के संदर्भ में बिखरा हुआ है। केवल तथ्य यह है कि असंरचित डेटा ऑडियो, टेक्स्ट, मेडिकल इमेजिंग, एनालॉग प्रविष्टियों और बहुत कुछ के रूप में मौजूद है, व्यक्तिगत सूचना पहचानकर्ताओं (PII) को समझना और भी चुनौतीपूर्ण बना देता है, जो कि आवश्यक है असंरचित डेटा पहचान हटाना.

आपको मूलभूत चुनौतियों की एक झलक दिखाने के लिए, यहां एक त्वरित सूची दी गई है:

• प्रासंगिक समझ - जहां एआई हितधारक के लिए असंरचित डेटा के किसी विशेष भाग या पहलू के पीछे के विशिष्ट संदर्भ को समझना मुश्किल होता है। उदाहरण के लिए, यह समझना कि कोई नाम किसी कंपनी का नाम है, किसी व्यक्ति का नाम है या किसी उत्पाद का नाम है, इस पर दुविधा पैदा कर सकता है कि क्या इसे पहचान से मुक्त किया जाना चाहिए।  
• गैर-पाठ्य डेटा - जहां नामों या व्यक्तिगत पहचान पत्रों के लिए श्रवण या दृश्य संकेतों की पहचान करना एक कठिन कार्य हो सकता है, क्योंकि हितधारक को महत्वपूर्ण पहलुओं की पहचान मिटाने के लिए घंटों फुटेज या रिकॉर्डिंग देखनी पड़ सकती है। 
• अस्पष्टता - यह विशेष रूप से एनालॉग डेटा के संदर्भ में सच है जैसे कि डॉक्टर के पर्चे या अस्पताल के रजिस्टर में प्रविष्टि। हस्तलेखन से लेकर प्राकृतिक भाषा में अभिव्यक्ति की सीमाओं तक, यह डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन को एक जटिल कार्य बना सकता है। 

असंरचित डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन सर्वोत्तम अभ्यास

असंरचित डेटा से PII को हटाने की प्रक्रिया काफी अलग है संरचित डेटा पहचान हटाना लेकिन असंभव नहीं है। एक व्यवस्थित और प्रासंगिक दृष्टिकोण के माध्यम से, असंरचित डेटा की क्षमता का सहजता से दोहन किया जा सकता है। आइए देखें कि इसे कैसे प्राप्त किया जा सकता है। 

छवि संपादन: यह चिकित्सा इमेजिंग डेटा के संबंध में है और इसमें रोगी पहचानकर्ताओं को हटाना और छवियों से शारीरिक संदर्भों और भागों को धुंधला करना शामिल है। इमेजिंग डेटा की नैदानिक ​​कार्यक्षमता और उपयोगिता को बनाए रखने के लिए इन्हें विशेष वर्णों से बदल दिया जाता है। 

पैटर्न मिलान: कुछ सबसे सामान्य व्यक्तिगत पहचान जानकारियों (PII) जैसे नाम, संपर्क विवरण और पते को पूर्वनिर्धारित पैटर्न के अध्ययन की सहायता से पता लगाया जा सकता है और हटाया जा सकता है। 

विभेदक गोपनीयता या डेटा गड़बड़ी: इसमें डेटा या विशेषताओं को छिपाने के लिए नियंत्रित शोर को शामिल करना शामिल है, जिसे किसी व्यक्ति से जोड़ा जा सकता है। यह आदर्श विधि न केवल डेटा की पहचान को सुनिश्चित करती है, बल्कि विश्लेषण के लिए डेटासेट के सांख्यिकीय गुणों को भी बनाए रखती है। 

डेटा विपहचान: यह असंरचित डेटा से PII को हटाने के सबसे विश्वसनीय और प्रभावी तरीकों में से एक है। इसे दो तरीकों में से एक में लागू किया जा सकता है:

• पर्यवेक्षित अध्ययन - जहां मॉडल को टेक्स्ट या डेटा को PII या गैर-PII के रूप में वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है
• अशिक्षित शिक्षा - जहां एक मॉडल को PII की पहचान करने में पैटर्न का पता लगाने के लिए स्वायत्त रूप से सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है

यह विधि सुरक्षा सुनिश्चित करती है रोगी गोपनीयता जबकि कार्य के सबसे निरर्थक पहलुओं के लिए अभी भी मानवीय हस्तक्षेप को बनाए रखा जा सकता है। असंरचित डेटा की पहचान हटाने के लिए एमएल तकनीकों का उपयोग करने वाले हितधारकों और स्वास्थ्य सेवा डेटा प्रदाताओं के पास निष्पक्षता, प्रासंगिकता और परिणामों की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए बस एक मानव-सक्षम गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया हो सकती है। 

डेटा मास्किंग: डेटा मास्किंग स्वास्थ्य देखभाल डेटा की पहचान मिटाने के लिए डिजिटल शब्दावली का प्रयोग है, जहां विशिष्ट पहचानकर्ताओं को विशिष्ट तकनीकों के माध्यम से सामान्य या अस्पष्ट बना दिया जाता है, जैसे:

• टोकनीकरण – PII को वर्णों या टोकनों से प्रतिस्थापित करना
• सामान्यीकरण – विशिष्ट PII मानों को सामान्य/अस्पष्ट मानों से प्रतिस्थापित करके
• फेरबदल – PII को अस्पष्ट बनाने के लिए उन्हें उलझाकर रखना

हालाँकि, इस पद्धति में एक सीमा है कि परिष्कृत मॉडल या दृष्टिकोण के साथ, डेटा को पुनः पहचान योग्य बनाया जा सकता है

बाजार के खिलाड़ियों को आउटसोर्सिंग

प्रक्रिया सुनिश्चित करने के लिए एकमात्र सही दृष्टिकोण असंरचित डेटा पहचान हटाना वायुरोधी, मूर्खतापूर्ण और HIPAA दिशानिर्देशों का पालन करने वाला होना कार्यों को एक विश्वसनीय सेवा प्रदाता जैसे आउटसोर्स करना है शेप देनाअत्याधुनिक मॉडल और कठोर गुणवत्ता आश्वासन प्रोटोकॉल के साथ, हम सुनिश्चित करते हैं डेटा गोपनीयता में मानवीय निगरानी हर समय कम किया जाता है।

वर्षों से बाजार में अग्रणी उद्यम होने के नाते, हम आपकी परियोजनाओं की महत्ता को समझते हैं। इसलिए, आज ही हमसे संपर्क करें और शैप द्वारा पहचाने गए स्वास्थ्य सेवा डेटा के साथ अपनी स्वास्थ्य सेवा महत्वाकांक्षाओं को अनुकूलित करें।