માળખાગત ડેટાનું વિશ્લેષણ વધુ સારી નિદાન અને દર્દી સંભાળમાં મદદ કરી શકે છે. જોકે, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાનું વિશ્લેષણ ક્રાંતિકારી તબીબી સફળતાઓ અને શોધોને વેગ આપી શકે છે.
આજે આપણે જે વિષય પર ચર્ચા કરીશું તેનો સાર આ છે. એ જોવું ખૂબ જ રસપ્રદ છે કે આરોગ્યસંભાળ ટેકનોલોજીના ક્ષેત્રમાં આટલી બધી આમૂલ પ્રગતિ ફક્ત 10-20% ઉપયોગી આરોગ્યસંભાળ ડેટા સાથે થઈ છે.
આંકડા દર્શાવે છે કે આ સ્પેક્ટ્રમમાં 90% થી વધુ ડેટા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ છે, જે એવા ડેટામાં રૂપાંતરિત થાય છે જે ઓછા ઉપયોગી અને સમજવા, અર્થઘટન કરવા અને લાગુ કરવા માટે વધુ મુશ્કેલ છે. ડૉક્ટરના પ્રિસ્ક્રિપ્શન જેવા એનાલોગ ડેટાથી લઈને મેડિકલ ઇમેજિંગ અને ઑડિયોવિઝ્યુઅલ ડેટાના સ્વરૂપમાં ડિજિટલ ડેટા સુધી, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા વિવિધ પ્રકારના હોય છે.
અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાનો આટલો મોટો જથ્થો અવિશ્વસનીય આંતરદૃષ્ટિનો સંગ્રહ કરે છે જે દાયકાઓ સુધી આરોગ્યસંભાળની પ્રગતિને ઝડપી બનાવી શકે છે. ભલે તે જીવન-સઘન સ્વયં-રોગપ્રતિકારક રોગો માટે દવાની શોધમાં મદદ કરે કે પછી આરોગ્યસંભાળ વીમા કંપનીઓને જોખમ મૂલ્યાંકનમાં મદદ કરી શકે તેવા ડેટા હોય, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા અજાણી શક્યતાઓ માટે માર્ગ મોકળો કરી શકે છે.
જ્યારે આવી મહત્વાકાંક્ષાઓ અસ્તિત્વમાં હોય છે, ત્યારે આરોગ્યસંભાળ ડેટાની અર્થઘટનક્ષમતા અને આંતર-કાર્યક્ષમતા મહત્વપૂર્ણ બની જાય છે. કડક માર્ગદર્શિકા અને GDPR અને HIPAA જેવા નિયમનકારી પાલનના અમલીકરણ સાથે, જે અનિવાર્ય બની જાય છે તે છે આરોગ્યસંભાળ ડેટાની ઓળખ રદ કરવી.
અમે પહેલાથી જ સ્ટ્રક્ચર્ડ હેલ્થકેર ડેટા અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ હેલ્થકેર ડેટાને ડિ-રહસ્યમુક્ત કરવા પર એક વ્યાપક લેખ આવરી લીધો છે . હેલ્થકેર ડેટા ડિ-ઓળખ પર એક સમર્પિત (વિસ્તૃત વાંચો) લેખ પણ છે. અમે તમને સંપૂર્ણ માહિતી માટે તેમને વાંચવા માટે વિનંતી કરીએ છીએ કારણ કે આ લેખ અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા ડિ-ઓળખ પર એક ખાસ લેખ માટે હશે.
અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને ડી-ઓળખવામાં પડકારો
નામ સૂચવે છે તેમ, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સંગઠિત નથી. તે ફોર્મેટ, ફાઇલ પ્રકારો, કદ, સંદર્ભ અને વધુની દ્રષ્ટિએ વેરવિખેર છે. ફક્ત એ હકીકત છે કે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા ઑડિઓ, ટેક્સ્ટ, મેડિકલ ઇમેજિંગ, એનાલોગ એન્ટ્રીઓ અને વધુના સ્વરૂપમાં અસ્તિત્વ ધરાવે છે, તે પર્સનલ ઇન્ફર્મેશન આઇડેન્ટિફાયર (PII) ને સમજવાનું વધુ પડકારજનક બનાવે છે, જે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા ડિ-ઓળખમાં જરૂરી છે.
મૂળભૂત પડકારોની ઝલક આપવા માટે, અહીં એક ટૂંકી યાદી છે:
- સંદર્ભિત સમજ - જ્યાં AI હિસ્સેદાર માટે અસંગઠિત ડેટાના ચોક્કસ ભાગ અથવા પાસાં પાછળના ચોક્કસ સંદર્ભને સમજવું મુશ્કેલ હોય છે. ઉદાહરણ તરીકે, કોઈ નામ કંપનીનું નામ છે, વ્યક્તિનું નામ છે કે ઉત્પાદનનું નામ છે તે સમજવાથી તેની ઓળખ રદ કરવી જોઈએ કે નહીં તે અંગે મૂંઝવણ ઊભી થઈ શકે છે.
- નોન-ટેક્સ્ટ્યુઅલ ડેટા - જ્યાં નામો અથવા PIIs માટે શ્રાવ્ય અથવા દ્રશ્ય સંકેતો ઓળખવા એ એક મુશ્કેલ કાર્ય હોઈ શકે છે કારણ કે હિસ્સેદારને મહત્વપૂર્ણ પાસાઓને ઓળખવા માટે કલાકો સુધી ફૂટેજ અથવા રેકોર્ડિંગ જોવું પડી શકે છે.
- અસ્પષ્ટતા - આ ખાસ કરીને એનાલોગ ડેટા જેમ કે ડૉક્ટરના પ્રિસ્ક્રિપ્શન અથવા રજિસ્ટરમાં હોસ્પિટલની એન્ટ્રીના સંદર્ભમાં સાચું છે. હસ્તલેખનથી લઈને કુદરતી ભાષામાં અભિવ્યક્તિની મર્યાદાઓ સુધી, તે ડેટા ઓળખને દૂર કરવાનું એક જટિલ કાર્ય બનાવી શકે છે.
અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા ડિ-ઓળખ શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓ
અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાંથી PIIs દૂર કરવાની પ્રક્રિયા સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા ડિ-ઓળખથી તદ્દન અલગ છે પણ અશક્ય નથી. વ્યવસ્થિત અને સંદર્ભિત અભિગમ દ્વારા, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાની સંભાવનાને સરળતાથી વાપરી શકાય છે. ચાલો આ પ્રાપ્ત કરવાની વિવિધ રીતો જોઈએ.
છબી સંપાદન: આ તબીબી ઇમેજિંગ ડેટાના સંદર્ભમાં છે અને તેમાં દર્દીના ઓળખકર્તાઓને દૂર કરવા અને છબીઓમાંથી શરીરરચનાત્મક સંદર્ભો અને ભાગોને ઝાંખા કરવાનો સમાવેશ થાય છે. ઇમેજિંગ ડેટાની નિદાન કાર્યક્ષમતા અને ઉપયોગિતાને જાળવી રાખવા માટે આને ખાસ અક્ષરો દ્વારા બદલવામાં આવે છે.
પેટર્ન મેચિંગ: પૂર્વવ્યાખ્યાયિત પેટર્નનો અભ્યાસ કરવાની શાણપણનો ઉપયોગ કરીને નામ, સંપર્ક વિગતો અને સરનામાં જેવા કેટલાક સૌથી સામાન્ય PII શોધી શકાય છે અને દૂર કરી શકાય છે.
વિભેદક ગોપનીયતા અથવા ડેટા ખલેલ: આમાં ડેટા અથવા વિશેષતાઓને છુપાવવા માટે નિયંત્રિત અવાજનો સમાવેશ થાય છે જે વ્યક્તિમાં પાછા શોધી શકાય છે. આ આદર્શ પદ્ધતિ માત્ર ડેટાની ઓળખને દૂર કરવાની ખાતરી જ નથી કરતી પરંતુ વિશ્લેષણ માટે ડેટાસેટના આંકડાકીય ગુણધર્મોને જાળવી રાખવાની પણ ખાતરી આપે છે.
ડેટા ડી-ઓળખ: અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાંથી PII દૂર કરવાની આ સૌથી વિશ્વસનીય અને અસરકારક રીતોમાંની એક છે. આ બેમાંથી એક રીતે અમલમાં મૂકી શકાય છે:
- નિરીક્ષણ શિક્ષણ - જ્યાં મોડેલને ટેક્સ્ટ અથવા ડેટાને PII અથવા નોન-PII તરીકે વર્ગીકૃત કરવા માટે તાલીમ આપવામાં આવે છે.
- અનસપરીઝ ભણતર - જ્યાં મોડેલને PIIs ઓળખવામાં સ્વાયત્ત રીતે પેટર્ન શોધવાનું શીખવા માટે તાલીમ આપવામાં આવે છે.
આ પદ્ધતિ દર્દીની ગોપનીયતાનું રક્ષણ સુનિશ્ચિત કરે છે, જ્યારે કાર્યના સૌથી બિનજરૂરી પાસાઓ માટે માનવ હસ્તક્ષેપને પણ જાળવી રાખે છે. હિસ્સેદારો અને આરોગ્યસંભાળ ડેટા પ્રદાતાઓ જે ML તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને ઓળખી કાઢવા માટે ઉપયોગ કરે છે તેઓ પરિણામોની ન્યાયીતા, સુસંગતતા અને ચોકસાઈ સુનિશ્ચિત કરવા માટે માનવ-સક્ષમ ગુણવત્તા ખાતરી પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
ડેટા માસ્કિંગ: ડેટા માસ્કિંગ એ હેલ્થકેર ડેટાને ઓળખી કાઢવા માટે ડિજિટલ શબ્દપ્રયોગ છે, જ્યાં ચોક્કસ ઓળખકર્તાઓને વિશિષ્ટ તકનીકો દ્વારા સામાન્ય અથવા અસ્પષ્ટ બનાવવામાં આવે છે જેમ કે:
- ટોકનાઇઝેશન – જેમાં PII ને અક્ષરો અથવા ટોકન્સથી બદલવાનો સમાવેશ થાય છે
- સામાન્યીકરણ – ચોક્કસ PII મૂલ્યોને સામાન્ય/અસ્પષ્ટ મૂલ્યો સાથે બદલીને
- શફલિંગ - PII ને અસ્પષ્ટ બનાવવા માટે તેમાં ગડબડ કરીને
જોકે, આ પદ્ધતિ એક મર્યાદા સાથે આવે છે કે અત્યાધુનિક મોડેલ અથવા અભિગમ સાથે, ડેટાને ફરીથી ઓળખી શકાય તેવું બનાવી શકાય છે.
માર્કેટ પ્લેયર્સ માટે આઉટસોર્સિંગ
અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા ડિ-ઓળખની પ્રક્રિયાને હવાચુસ્ત, ફૂલપ્રૂફ અને HIPAA માર્ગદર્શિકાનું પાલન કરવાની ખાતરી કરવાનો એકમાત્ર સાચો અભિગમ એ છે કે કાર્યોને Shaip જેવા વિશ્વસનીય સેવા પ્રદાતાને આઉટસોર્સ કરવામાં આવે . અત્યાધુનિક મોડેલો અને કઠોર ગુણવત્તા ખાતરી પ્રોટોકોલ સાથે, અમે ખાતરી કરીએ છીએ કે ડેટા ગોપનીયતામાં માનવ દેખરેખ હંમેશા ઓછી થાય.
વર્ષોથી બજાર-પ્રબળ સાહસ હોવાથી, અમે તમારા પ્રોજેક્ટ્સની મહત્વપૂર્ણતાને સમજીએ છીએ. તો, શેપ દ્વારા ઓળખાયેલ આરોગ્યસંભાળ ડેટા સાથે તમારી આરોગ્યસંભાળ મહત્વાકાંક્ષાઓને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે આજે જ અમારો સંપર્ક કરો.
