คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับการระบุข้อมูลการดูแลสุขภาพที่ไม่มีโครงสร้าง

การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถช่วยในการวินิจฉัยและการดูแลผู้ป่วยได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถส่งเสริมให้เกิดความก้าวหน้าทางการแพทย์และการค้นพบใหม่ๆ ที่สำคัญได้

นี่คือใจความสำคัญของหัวข้อที่เราจะพูดคุยกันในวันนี้ เป็นเรื่องที่น่าสนใจมากที่ได้เห็นว่าความก้าวหน้าครั้งใหญ่ในด้านเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพเกิดขึ้นได้ด้วยข้อมูลการดูแลสุขภาพที่สามารถใช้งานได้เพียง 10-20% เท่านั้น

สถิติเผยให้เห็นว่าข้อมูลมากกว่า 90% ในสเปกตรัมนี้ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งหมายความว่าข้อมูลนั้นใช้งานได้น้อยลงและยากต่อการทำความเข้าใจ ตีความ และนำไปใช้งานจริง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีหลายประเภท ตั้งแต่ข้อมูลแอนะล็อก เช่น ใบสั่งยาของแพทย์ ไปจนถึงข้อมูลดิจิทัลในรูปแบบของภาพทางการแพทย์และข้อมูลโสตทัศน์

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลเหล่านี้เป็นแหล่งรวมของข้อมูลเชิงลึกอันน่าทึ่งที่จะช่วยให้การพัฒนาระบบดูแลสุขภาพก้าวหน้าไปได้อย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่ช่วยค้นพบยารักษาโรคภูมิคุ้มกันทำลายตนเองที่ร้ายแรงและกินเวลานาน ไปจนถึงข้อมูลที่ช่วยบริษัทประกันสุขภาพในการประเมินความเสี่ยง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถปูทางไปสู่ความเป็นไปได้ที่ยังไม่ชัดเจนได้

เมื่อมีความทะเยอทะยานเช่นนี้ การตีความและการทำงานร่วมกันของข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ด้วยแนวทางปฏิบัติที่เข้มงวดและการบังคับใช้กฎระเบียบต่างๆเช่น GDPR และ HIPAA สิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ก็คือ การปกปิด ข้อมูลส่วนบุคคล ในข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ

เราได้เขียนบทความอย่างละเอียดเกี่ยวกับการทำความเข้าใจข้อมูลด้านสุขภาพที่มีโครงสร้างและข้อมูลด้านสุขภาพที่ไม่มีโครงสร้างไป แล้ว นอกจาก นี้ยังมีบทความเฉพาะเรื่อง (ที่ค่อนข้างละเอียด) เกี่ยวกับการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลในข้อมูลด้านสุขภาพ ด้วย เราขอแนะนำให้คุณอ่านบทความเหล่านั้นเพื่อรับข้อมูลที่ครบถ้วน เนื่องจากเราจะมีบทความพิเศษเกี่ยวกับ การปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในบทความนี้ด้วย

ความท้าทายในการระบุข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ดังที่ชื่อบ่งบอก ข้อมูลไร้โครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่มีการจัดระเบียบ กระจัดกระจายในแง่ของรูปแบบ ประเภทไฟล์ ขนาด บริบท และอื่นๆ อีกมากมาย ข้อเท็จจริงที่ว่าข้อมูลไร้โครงสร้างมีอยู่ในรูปแบบของเสียง ข้อความ ภาพทางการแพทย์ ข้อมูลอนาล็อก และอื่นๆ ทำให้การทำความเข้าใจตัวระบุข้อมูลส่วนบุคคล (PII) ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลจากข้อมูลไร้โครงสร้างนั้นยิ่ง ท้าทายมากขึ้น

เพื่อให้คุณได้เห็นภาพรวมของความท้าทายพื้นฐาน ต่อไปนี้เป็นรายการด่วน:

• ความเข้าใจบริบท – ในกรณีที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้าน AI เข้าใจบริบทเฉพาะเบื้องหลังข้อมูลบางส่วนหรือด้านใดด้านหนึ่งของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ยาก เช่น การทำความเข้าใจว่าชื่อเป็นชื่อบริษัท ชื่อบุคคล หรือชื่อผลิตภัณฑ์ อาจทำให้เกิดภาวะสับสนว่าควรลบข้อมูลระบุตัวตนหรือไม่  
• ข้อมูลที่ไม่ใช่ข้อความ – ซึ่งการระบุสัญญาณเสียงหรือภาพสำหรับชื่อหรือข้อมูลส่วนบุคคลนั้นอาจเป็นงานที่น่ากังวล เนื่องจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอาจต้องนั่งดูวิดีโอหรือบันทึกเสียงเป็นเวลานานหลายชั่วโมงเพื่อพยายามแยกแยะประเด็นสำคัญต่างๆ ออกจากกัน 
• ความคลุมเครือ – สิ่งนี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของข้อมูลแอนะล็อก เช่น ใบสั่งยาของแพทย์หรือรายการโรงพยาบาลในทะเบียน ตั้งแต่การเขียนด้วยลายมือไปจนถึงข้อจำกัดในการแสดงออกในภาษาธรรมชาติ อาจทำให้การระบุตัวตนของข้อมูลเป็นงานที่ซับซ้อน 

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการระบุตัวตนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

กระบวนการลบข้อมูลส่วนบุคคล (PII) ออกจากข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบนั้นแตกต่างจากการลบข้อมูลส่วนบุคคลออกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างแต่ก็ไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปไม่ได้ ด้วยวิธีการที่เป็นระบบและคำนึงถึงบริบท เราสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบได้อย่างราบรื่น มาดูกันว่ามีวิธีใดบ้างที่จะบรรลุเป้าหมายนี้ได้

การปกปิดข้อมูลภาพ:ในส่วนนี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลภาพทางการแพทย์ โดยจะลบข้อมูลระบุตัวตนผู้ป่วยและเบลอส่วนต่างๆ ของร่างกายที่อยู่ในภาพ แล้วแทนที่ด้วยอักขระพิเศษ เพื่อคงไว้ซึ่งฟังก์ชันการวินิจฉัยและประโยชน์ของข้อมูลภาพเหล่านั้น

การจับคู่รูปแบบ:ข้อมูลส่วนบุคคลที่พบบ่อยที่สุดบางส่วน เช่น ชื่อ รายละเอียดการติดต่อ และที่อยู่ สามารถตรวจจับและลบออกได้โดยใช้หลักการศึกษาจากรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันหรือการรบกวนข้อมูล: ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวมสัญญาณรบกวนที่ควบคุมไว้เพื่อปกปิดข้อมูลหรือคุณลักษณะที่สามารถสืบย้อนกลับไปถึงบุคคลได้ วิธีการในอุดมคตินี้ไม่เพียงแต่รับประกันการลบข้อมูลประจำตัวเท่านั้น แต่ยังรักษาคุณสมบัติทางสถิติของชุดข้อมูลไว้สำหรับการวิเคราะห์อีกด้วย 

การลบข้อมูลส่วนบุคคล:นี่เป็นหนึ่งในวิธีที่น่าเชื่อถือและมีประสิทธิภาพที่สุดในการลบข้อมูลส่วนบุคคลออกจากข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ สามารถดำเนินการได้สองวิธี:

• การเรียนรู้ภายใต้การดูแล – ที่มีการฝึกโมเดลเพื่อจำแนกข้อความหรือข้อมูลเป็น PII หรือไม่ใช่ PII
• การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล – ที่ซึ่งโมเดลได้รับการฝึกฝนให้เรียนรู้การตรวจจับรูปแบบในการระบุ PII โดยอัตโนมัติ

วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย จะได้รับการปกป้อง ในขณะที่ยังคงรักษาการแทรกแซงของมนุษย์ในส่วนที่ซ้ำซ้อนที่สุดของงาน ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้ให้บริการข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่ใช้เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลจากข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ สามารถใช้กระบวนการตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์เพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นธรรม ความเกี่ยวข้อง และความถูกต้องของผลลัพธ์ได้

การปกปิดข้อมูล:การปกปิดข้อมูลเป็นคำศัพท์ดิจิทัลที่ใช้ในการลบข้อมูลระบุตัวตนของข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ โดยทำให้ตัวระบุเฉพาะเจาะจงกลายเป็นข้อมูลทั่วไปหรือคลุมเครือผ่านเทคนิคเฉพาะทาง เช่น:

• โทเค็นไนซ์ – เกี่ยวข้องกับการแทนที่ PII ด้วยอักขระหรือโทเค็น
• การสรุปโดยทั่วไป – โดยการแทนที่ค่า PII ที่เฉพาะเจาะจงด้วยค่าทั่วไป/คลุมเครือ
• การสับเปลี่ยน – โดยการรวม PII เข้าด้วยกันเพื่อให้คลุมเครือ

อย่างไรก็ตาม วิธีนี้มีข้อจำกัดตรงที่หากใช้แบบจำลองหรือแนวทางที่ซับซ้อน ข้อมูลอาจถูกระบุตัวตนซ้ำได้

การเอาท์ซอร์สไปยังผู้เล่นในตลาด

แนวทางที่ถูกต้องเพียงวิธีเดียวในการรับประกันว่ากระบวนการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลที่ไม่มีโครงสร้างนั้นรัดกุม ป้องกันความผิดพลาด และเป็นไปตามแนวทางของ HIPAA คือการว่าจ้างผู้ให้บริการที่เชื่อถือได้เช่นShaip ให้ดำเนินการ ด้วยโมเดลที่ทันสมัยและโปรโตคอลการประกันคุณภาพที่เข้มงวด เราจึงมั่นใจได้ว่าการกำกับดูแลโดยมนุษย์ในเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจะลดลงตลอดเวลา

เราเป็นบริษัทที่ครองตลาดมาหลายปี เราจึงเข้าใจถึงความสำคัญของโครงการของคุณ ดังนั้น ติดต่อเราทันทีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเป้าหมายด้านการดูแลสุขภาพของคุณด้วยข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่ไม่ระบุตัวตนโดย Shaip