ניתוח נתונים מובנים יכול לסייע באבחון טוב יותר ובטיפול בחולה. עם זאת, ניתוח נתונים לא מובנים יכול לתדלק פריצות דרך ותגליות רפואיות מהפכניות.
זו תמצית הנושא בו נדון היום. זה מאוד מעניין לראות שכל כך הרבה התקדמות קיצונית בתחום טכנולוגיית שירותי הבריאות התרחשה עם רק 10-20% מנתוני שירותי הבריאות השימושיים.
הסטטיסטיקה מגלה כי למעלה מ-90% מהנתונים בספקטרום זה אינם מובנים, מה שמתורגם לנתונים שפחות שמישים וקשים יותר להבנה, לפרש ויישום. מנתונים אנלוגיים כמו מרשם רופא ועד נתונים דיגיטליים בצורה של הדמיה רפואית ונתונים אורקוליים, נתונים לא מובנים הם מסוגים שונים.
נתחים עצומים כאלה של נתונים לא מובנים הם ביתם של תובנות מדהימות שיכולות להאיץ את התקדמות שירותי הבריאות בעשרות שנים. בין אם מדובר בסיוע לגילוי תרופות למחלות אוטו-אימוניות קריטיות שצורכות חיים עד לנתונים שיכולים לסייע לחברות ביטוח בריאות בהערכות סיכונים, נתונים לא מובנים יכולים לסלול את הדרך לאפשרויות לא ידועות.
כאשר שאיפות כאלה קיימות, פרשנות ותפעול הדדית של נתוני שירותי בריאות הופכים מכריעים. עם הנחיות מחמירות ואכיפה של תאימות לתקנות כמו GDPR ו-HIPAA במקום, מה שהופך לבלתי נמנע הוא ביטול זיהוי נתוני שירותי בריאות.
כבר כיסינו מאמר נרחב בנושא דה-mystifying נתוני שירותי בריאות מובנים ו נתוני שירותי בריאות לא מובנים. יש מאמר ייעודי (קרא נרחב) בנושא ביטול זיהוי נתוני שירותי בריאות גַם כֵּן. אנו מפצירים בכם לקרוא אותם לקבלת מידע הוליסטי, שכן יהיה לנו מאמר זה למאמר מיוחד בנושא ביטול זיהוי נתונים לא מובנה.
אתגרים בביטול זיהוי נתונים לא מובנים
כפי שהשם מרמז, נתונים לא מובנים אינם מאורגנים. זה מפוזר מבחינת פורמטים, סוגי קבצים, גדלים, הקשר ועוד. עצם העובדה שקיימים נתונים לא מובנים בצורות של אודיו, טקסט, הדמיה רפואית, ערכים אנלוגיים ועוד הופכת את זה למאתגר עוד יותר להבין מזהי מידע אישי (PII), שהוא חיוני ב ביטול זיהוי נתונים לא מובנה.
כדי לתת לך הצצה לאתגרים הבסיסיים, הנה רשימה מהירה:
- הבנה קונטקסטואלית - כאשר לבעל עניין בינה מלאכותית קשה להבין את ההקשר הספציפי מאחורי חלק או היבט מסוים של נתונים לא מובנים. לדוגמה, הבנה אם שם הוא שם חברה, שם של אדם או שם מוצר יכולה להביא לדילמה האם יש לבטל את זיהויו.
- נתונים לא טקסטואליים - כאשר זיהוי רמזים שמיעתיים או חזותיים עבור שמות או PIIs יכול להיות משימה מרתיעה שכן בעל עניין עשוי להצטרך לשבת על שעות על גבי שעות של צילומים או הקלטה בניסיון לבטל זיהוי של היבטים קריטיים.
- דו משמעות – זה נכון במיוחד בהקשר של נתונים אנלוגיים כמו מרשם רופא או רישום בית חולים בפנקס. מכתב יד ועד למגבלות של ביטוי בשפה טבעית, זה יכול להפוך את ביטול זיהוי הנתונים למשימה מורכבת.
שיטות מומלצות לביטול זיהוי נתונים לא מובנים
תהליך הסרת ה-PII מנתונים לא מובנים שונה למדי מזה ביטול זיהוי נתונים מובנה אבל לא בלתי אפשרי. באמצעות גישה שיטתית והקשרית, ניתן לנצל את הפוטנציאל של נתונים לא מובנים בצורה חלקה. בואו נסתכל על הדרכים השונות שניתן להשיג זאת.
עריכת תמונה: זאת ביחס לנתוני הדמיה רפואית וכוללת הסרה של מזהי מטופלים וטשטוש הפניות אנטומיות וחלקים מתמונות. אלה מוחלפים בתווים מיוחדים כדי לשמור על פונקציונליות האבחון והתועלת של נתוני ההדמיה.
התאמת תבנית: ניתן לזהות ולהסיר כמה מה-PII הנפוצים ביותר כגון שמות, פרטי קשר וכתובות באמצעות החוכמה של לימוד דפוסים מוגדרים מראש.
פרטיות דיפרנציאלית או הפרעות נתונים: זה כולל הכללת רעש מבוקר כדי להסתיר נתונים או תכונות שניתן לייחס לאדם. שיטה אידיאלית זו מבטיחה לא רק ביטול זיהוי נתונים אלא גם שמירת המאפיינים הסטטיסטיים של מערך הנתונים לצורך ניתוחים.
ביטול זיהוי נתונים: זוהי אחת הדרכים האמינות והיעילות ביותר להסרת PII מנתונים לא מובנים. ניתן ליישם זאת באחת משתי דרכים:
- למידה בפיקוח - כאשר מודל מאומן לסיווג טקסט או נתונים כ-PII או לא-PII
- למידה ללא פיקוח - שבו מודל מאומן ללמוד באופן אוטונומי לזהות דפוסים בזיהוי PIIs
שיטה זו מבטיחה את השמירה על פרטיות המטופל תוך שמירה על התערבות אנושית להיבטים המיותרים ביותר של המשימה. מחזיקי עניין וספקי מידע בתחום הבריאות הפורסים טכניקות ML לביטול זיהוי נתונים לא מובנים יכולים פשוט לקבל תהליך אבטחת איכות המותאם על ידי אנוש כדי להבטיח הוגנות, רלוונטיות ודיוק של התוצאות.
מיסוך נתונים: מיסוך נתונים הוא משחק המילים הדיגיטלי לביטול זיהוי נתוני בריאות, כאשר מזהים ספציפיים נעשים גנריים או מעורפלים באמצעות טכניקות נישה כגון:
- אסימון - כרוך בהחלפת פרטי PII בתווים או אסימונים
- הכללה - על ידי החלפת ערכי PII ספציפיים בערכים גנריים/עמומים
- דשדוש - על ידי ערבוב של פרטי PII כדי להפוך אותם לדו משמעיים
עם זאת, שיטה זו מגיעה עם מגבלה שבאמצעות מודל או גישה מתוחכמים, ניתן להפוך את הנתונים לזיהוי מחדש
מיקור חוץ לשחקני שוק
הגישה הנכונה היחידה להבטחת התהליך של ביטול זיהוי נתונים לא מובנה אטום, חסין תקלות ועומד בהנחיות HIPAA הוא לבצע מיקור חוץ של המשימות לספק שירות אמין כמו שייפ. עם מודלים חדשניים ופרוטוקולי אבטחת איכות נוקשים, אנו מבטיחים פיקוח אנושי על פרטיות הנתונים מתמתן בכל עת.
לאחר שהיינו מפעל דומיננטי בשוק במשך שנים, אנו מבינים את הקריטיות של הפרויקטים שלך. אז, צור איתנו קשר עוד היום כדי לייעל את שאיפות הבריאות שלך עם נתוני בריאות ששייפ לא מזוהה.
