يمكن أن يساعد تحليل البيانات المنظمة في تحسين التشخيص ورعاية المرضى. ومع ذلك، فإن تحليل البيانات غير المنظمة يمكن أن يؤدي إلى تحقيق اختراقات واكتشافات طبية ثورية.
هذا هو جوهر الموضوع الذي سنناقشه اليوم. ومن المثير للاهتمام أن نلاحظ أن العديد من التطورات الجذرية في مجال تكنولوجيا الرعاية الصحية حدثت بنسبة 10-20% فقط من بيانات الرعاية الصحية القابلة للاستخدام.
تكشف الإحصائيات أن أكثر من 90% من البيانات في هذا الطيف غير منظمة، مما يعني أن البيانات أقل قابلية للاستخدام وأكثر صعوبة في الفهم والتفسير والتطبيق. من البيانات التناظرية مثل وصفة الطبيب إلى البيانات الرقمية في شكل صور طبية وبيانات سمعية وبصرية، تنقسم البيانات غير المنظمة إلى أنواع مختلفة.
إن مثل هذه الكميات الضخمة من البيانات غير المنظمة تشكل موطناً لرؤى مذهلة يمكنها تسريع التقدم في مجال الرعاية الصحية لعقود من الزمن. وسواء كان الأمر يتعلق بمساعدة اكتشاف الأدوية لعلاج الأمراض المناعية الذاتية الخطيرة التي تستهلك الحياة أو البيانات التي يمكن أن تساعد شركات التأمين الصحي في تقييم المخاطر، فإن البيانات غير المنظمة يمكن أن تمهد الطريق لاحتمالات غير معروفة.
عندما تتحقق مثل هذه الطموحات، تصبح القدرة على تفسير بيانات الرعاية الصحية والتوافق فيما بينها أمرًا بالغ الأهمية. ومع وجود إرشادات صارمة وإنفاذ التدقيق المطلوب مثل GDPR وHIPAA المعمول بهما، فإن ما يصبح أمرًا لا مفر منه هو إزالة هوية بيانات الرعاية الصحية.
لقد قمنا بالفعل بتغطية مقال موسع حول إزالة الغموض بيانات الرعاية الصحية المنظمة و بيانات الرعاية الصحية غير المنظمةهناك مقال مخصص (اقرأه بالتفصيل) حول إزالة هوية بيانات الرعاية الصحية كذلك، نحثك على قراءتها للحصول على معلومات شاملة، حيث سنخصص هذه المقالة لموضوع خاص إزالة هوية البيانات غير المنظمة.
التحديات في إزالة هوية البيانات غير المنظمة
كما يوحي الاسم، فإن البيانات غير المنظمة ليست منظمة. فهي متناثرة من حيث التنسيقات وأنواع الملفات والأحجام والسياق وغير ذلك. إن حقيقة وجود البيانات غير المنظمة في أشكال الصوت والنص والتصوير الطبي والإدخالات التناظرية وغير ذلك تجعل من الصعب فهم معرّفات المعلومات الشخصية (PII)، والتي تعد ضرورية في إزالة هوية البيانات غير المنظمة.
ولإعطائكم لمحة عن التحديات الأساسية، إليكم قائمة سريعة:
- فهم السياق - حيث يصعب على أصحاب المصلحة في مجال الذكاء الاصطناعي فهم السياق المحدد وراء جزء أو جانب معين من البيانات غير المنظمة. على سبيل المثال، قد يؤدي فهم ما إذا كان الاسم هو اسم شركة أو اسم شخص أو اسم منتج إلى معضلة حول ما إذا كان يجب إزالة هويته.
- البيانات غير النصية - حيث يمكن أن يكون تحديد الإشارات السمعية أو البصرية للأسماء أو المعلومات الشخصية القابلة للتعريف مهمة شاقة حيث قد يتعين على صاحب المصلحة الجلوس لساعات وساعات من اللقطات أو التسجيلات في محاولة لإلغاء تحديد الجوانب المهمة.
- غموض – وهذا صحيح بشكل خاص في سياق البيانات التناظرية مثل وصفة الطبيب أو إدخال المستشفى في سجل. فمن الكتابة اليدوية إلى القيود المفروضة على التعبير باللغة الطبيعية، قد يجعل هذا من إزالة هوية البيانات مهمة معقدة.
أفضل الممارسات لإزالة هوية البيانات غير المنظمة
تختلف عملية إزالة معلومات التعريف الشخصية من البيانات غير المنظمة تمامًا عن إزالة هوية البيانات المنظمة ولكن ليس من المستحيل تحقيق ذلك. فمن خلال اتباع نهج منهجي وسياقي، يمكن استغلال إمكانات البيانات غير المنظمة بسلاسة. دعونا نلقي نظرة على الطرق المختلفة التي يمكن من خلالها تحقيق ذلك.
تحرير الصورة: يتعلق هذا الأمر ببيانات التصوير الطبي ويتضمن إزالة معرفات المرضى وطمس المراجع التشريحية والأجزاء من الصور. يتم استبدالها بأحرف خاصة للاحتفاظ بالوظيفة التشخيصية وفائدة بيانات التصوير.
نمط مطابقة: يمكن اكتشاف بعض معلومات التعريف الشخصية الأكثر شيوعًا مثل الأسماء وتفاصيل الاتصال والعناوين وإزالتها باستخدام الحكمة المتمثلة في دراسة الأنماط المحددة مسبقًا.
الخصوصية التفاضلية أو تشويش البيانات: يتضمن ذلك إدراج ضوضاء محكومة لإخفاء البيانات أو السمات التي يمكن تتبعها إلى فرد ما. لا تضمن هذه الطريقة المثالية إخفاء هوية البيانات فحسب، بل تضمن أيضًا الاحتفاظ بالخصائص الإحصائية لمجموعة البيانات للتحليلات.
إزالة هوية البيانات: هذه إحدى الطرق الأكثر موثوقية وفعالية لإزالة معلومات التعريف الشخصية من البيانات غير المنظمة. ويمكن تنفيذ ذلك بإحدى الطريقتين:
- الإشراف على التعلم - حيث يتم تدريب النموذج على تصنيف النص أو البيانات على أنها معلومات شخصية قابلة للتعريف أو غير قابلة للتعريف
- تعليم غير مشرف عليه - حيث يتم تدريب النموذج على التعلم بشكل مستقل لاكتشاف الأنماط في تحديد معلومات التعريف الشخصية
هذه الطريقة تضمن حماية خصوصية المريض مع الحفاظ على التدخل البشري في أكثر جوانب المهمة تكرارًا. يمكن لأصحاب المصلحة ومقدمي بيانات الرعاية الصحية الذين ينشرون تقنيات التعلم الآلي لإزالة هوية البيانات غير المنظمة ببساطة أن يكون لديهم عملية ضمان جودة مدعومة بالبشر لضمان الإنصاف والملاءمة ودقة النتائج.
إخفاء البيانات: إخفاء البيانات هو التلاعب بالألفاظ الرقمية لإخفاء هوية بيانات الرعاية الصحية، حيث يتم جعل المعرفات المحددة عامة أو غامضة من خلال تقنيات متخصصة مثل:
- الرمزية – تتضمن استبدال معلومات التعريف الشخصية بأحرف أو رموز
- التعميم- عن طريق استبدال قيم PII المحددة بقيم عامة/غامضة
- خلط الأوراق من خلال خلط معلومات التعريف الشخصية لجعلها غامضة
ومع ذلك، تأتي هذه الطريقة مع قيد يتمثل في أنه باستخدام نموذج أو نهج متطور، يمكن إعادة تحديد البيانات
الاستعانة بمصادر خارجية للاعبين في السوق
النهج الصحيح الوحيد لضمان عملية إزالة هوية البيانات غير المنظمة إن الأمر محكم ومضمون ويتوافق مع إرشادات HIPAA، وهو الاستعانة بمصادر خارجية لمزود خدمة موثوق به مثل شيبمع النماذج المتطورة وبروتوكولات ضمان الجودة الصارمة، فإننا نضمن الرقابة البشرية على خصوصية البيانات يتم تخفيفها في جميع الأوقات.
نظرًا لكوننا شركة مهيمنة على السوق لسنوات، فإننا ندرك أهمية مشاريعك. لذا، تواصل معنا اليوم لتحسين طموحاتك في مجال الرعاية الصحية باستخدام بيانات الرعاية الصحية التي تم إخفاء هويتها بواسطة Shaip.
