Gall dadansoddi data strwythuredig helpu i wneud diagnosis gwell a gofal cleifion. Fodd bynnag, gall dadansoddi data anstrwythuredig ysgogi datblygiadau a darganfyddiadau meddygol chwyldroadol.
Dyma hanfod y pwnc y byddwn yn ei drafod heddiw. Mae'n ddiddorol iawn sylwi bod cymaint o ddatblygiadau radical ym maes technoleg gofal iechyd wedi digwydd gyda dim ond 10-20% o ddata gofal iechyd y gellir ei ddefnyddio.
Mae ystadegau'n datgelu bod dros 90% o'r data yn y sbectrwm hwn yn anstrwythuredig, sy'n trosi i ddata sy'n llai defnyddiadwy ac yn anoddach ei ddeall, ei ddehongli a'i gymhwyso. O ddata analog fel presgripsiwn meddyg i ddata digidol ar ffurf delweddu meddygol a data clyweledol, mae data anstrwythuredig o wahanol fathau.
Mae darnau enfawr o ddata anstrwythuredig yn gartref i fewnwelediadau anhygoel a all symud ymlaen yn gyflym â datblygiadau gofal iechyd ers degawdau. Boed yn cynorthwyo darganfod cyffuriau ar gyfer clefydau auto-imiwn critigol sy'n cymryd bywyd i ddata a all gynorthwyo cwmnïau yswiriant gofal iechyd mewn asesiadau risg, gall data anstrwythuredig baratoi'r ffordd ar gyfer posibiliadau anhysbys.
Pan fydd uchelgeisiau o'r fath yn eu lle, daw dehongliad a rhyngweithredu data gofal iechyd yn hollbwysig. Gyda chanllawiau llym a gorfodi cydymffurfiad rheoliadol megis GDPR a HIPAA yn eu lle, yr hyn sy'n dod yn anochel yw dad-adnabod data gofal iechyd.
Rydym eisoes wedi rhoi sylw i erthygl helaeth ar ddirgelwch data gofal iechyd strwythuredig a data gofal iechyd distrwythur. Mae erthygl bwrpasol (darllenwch yn helaeth) ar dad-adnabod data gofal iechyd yn ogystal. Rydym yn eich annog i'w darllen am wybodaeth gyfannol gan y bydd gennym yr erthygl hon ar gyfer darn arbennig dad-adnabod data anstrwythuredig.
Heriau Wrth Ddad-Adnabod Data Anstrwythuredig
Fel y mae'r enw'n awgrymu, nid yw data anstrwythuredig wedi'i drefnu. Mae'n wasgaredig o ran fformatau, mathau o ffeiliau, meintiau, cyd-destun, a mwy. Mae'r ffaith bod data anstrwythuredig yn bodoli ar ffurf sain, testun, delweddu meddygol, cofnodion analog, a mwy yn ei gwneud hi'n fwy heriol fyth deall Dynodwyr Gwybodaeth Bersonol (PII), sy'n hanfodol mewn dad-adnabod data anstrwythuredig.
I roi cipolwg i chi o'r heriau sylfaenol, dyma restr gyflym:
- Dealltwriaeth gyd-destunol – lle mae'n anodd i randdeiliad AI ddeall y cyd-destun penodol y tu ôl i gyfran neu agwedd benodol ar ddata anstrwythuredig. Er enghraifft, gall deall a yw enw yn enw cwmni, yn enw person, neu'n enw cynnyrch ddod â chyfyng-gyngor ynghylch a ddylid ei ddad-adnabod.
- Data nad yw'n destunol – lle gall nodi ciwiau clywedol neu weledol ar gyfer enwau neu PIIs fod yn dasg frawychus oherwydd efallai y bydd yn rhaid i randdeiliad orfod eistedd trwy oriau ac oriau o ffilm neu recordio gan geisio dad-adnabod agweddau hanfodol.
- Amwysedd – mae hyn yn benodol wir yng nghyd-destun data analog megis presgripsiwn meddyg neu gofnod ysbyty mewn cofrestr. O lawysgrifen i gyfyngiadau mynegiant mewn iaith naturiol, gallai wneud dad-adnabod data yn dasg gymhleth.
Arferion Gorau Dad-nodi Data Anstrwythuredig
Mae'r broses o dynnu PIIs o ddata anstrwythuredig yn dra gwahanol i dad-adnabod data strwythuredig ond nid yn amhosibl. Trwy ddull systematig a chyd-destunol, gellir manteisio'n ddi-dor ar botensial data anstrwythuredig. Edrychwn ar y gwahanol ffyrdd y gellir cyflawni hyn.
Golygu Delwedd: Mae hyn yn ymwneud â data delweddu meddygol ac mae'n cynnwys cael gwared ar ddynodwyr cleifion ac niwlio cyfeiriadau anatomegol a dognau o ddelweddau. Mae'r rhain yn cael eu disodli gan nodau arbennig er mwyn dal i gadw ymarferoldeb diagnostig a defnyddioldeb data delweddu.
Paru Patrymau: Gellir canfod a dileu rhai o'r PIIs mwyaf cyffredin fel enwau, manylion cyswllt, a chyfeiriadau gan ddefnyddio doethineb astudio patrymau rhagddiffiniedig.
Preifatrwydd Gwahaniaethol neu Aflonyddiad Data: Mae hyn yn cynnwys cynnwys sŵn rheoledig i guddio data neu rinweddau y gellir eu holrhain i unigolyn. Mae'r dull delfrydol hwn nid yn unig yn sicrhau dad-adnabod data ond hefyd yn cadw priodweddau ystadegol y set ddata ar gyfer dadansoddiadau hefyd.
Dad-adnabod Data: Dyma un o'r ffyrdd mwyaf dibynadwy ac effeithiol o ddileu PII o ddata anstrwythuredig. Gellir gweithredu hyn mewn un o ddwy ffordd:
- Dysgu dan oruchwyliaeth – pan fo model wedi’i hyfforddi i ddosbarthu testun neu ddata yn PII neu fel arall
- Dysgu heb oruchwyliaeth – lle mae model wedi'i hyfforddi i ddysgu'n annibynnol i ganfod patrymau wrth adnabod PII
Mae'r dull hwn yn sicrhau diogelu preifatrwydd cleifion tra'n dal i gadw ymyrraeth ddynol ar gyfer yr agweddau mwyaf diangen o'r dasg. Yn syml, gall rhanddeiliaid a darparwyr data gofal iechyd sy'n defnyddio technegau ML i ddad-adnabod data anstrwythuredig gael proses sicrwydd ansawdd a alluogir gan ddyn i sicrhau tegwch, perthnasedd a chywirdeb canlyniadau.
Cuddio Data: Cuddio data yw’r chwarae geiriau digidol i ddad-adnabod data gofal iechyd, lle mae dynodwyr penodol yn cael eu gwneud yn generig neu’n amwys trwy dechnegau arbenigol megis:
- Tocynnu - cynnwys gosod nodau neu docynnau yn lle PII
- Cyffredinoli - trwy ddisodli gwerthoedd PII penodol gyda rhai generig/amwys
- Shuffling - trwy gymysgu PIIs i'w gwneud yn amwys
Fodd bynnag, daw'r dull hwn â chyfyngiad y gellir, gyda model neu ddull soffistigedig, wneud data yn aildnabyddadwy
Allanoli i Chwaraewyr y Farchnad
Yr unig ddull cywir o sicrhau'r broses o dad-adnabod data anstrwythuredig yn aerglos, yn ddi-ffael ac yn cadw at ganllawiau HIPAA yw rhoi'r tasgau ar gontract i ddarparwr gwasanaeth dibynadwy fel Shaip. Gyda modelau blaengar a phrotocolau sicrhau ansawdd anhyblyg, rydym yn sicrhau goruchwyliaeth ddynol mewn preifatrwydd data yn cael ei liniaru bob amser.
Ar ôl bod yn fenter sy'n dominyddu'r farchnad ers blynyddoedd, rydym yn deall pwysigrwydd eich prosiectau. Felly, cysylltwch â ni heddiw i wneud y gorau o'ch uchelgeisiau gofal iechyd gyda data gofal iechyd wedi'i ddad-nodi gan Shaip.
