구조화된 데이터를 분석하면 더 나은 진단과 환자 치료에 도움이 될 수 있습니다. 그러나 구조화되지 않은 데이터를 분석하면 혁신적인 의학적 돌파구와 발견을 촉진할 수 있습니다.
이것이 오늘 우리가 논의할 주제의 요점입니다. 의료 기술 분야에서 많은 급진적인 발전이 사용 가능한 의료 데이터의 10-20%만으로 이루어졌다는 점은 매우 흥미롭습니다.
통계에 따르면 이 스펙트럼의 데이터 중 90% 이상이 비정형이며, 이는 덜 유용하고 이해, 해석 및 적용하기 더 어려운 데이터로 해석됩니다. 의사의 처방과 같은 아날로그 데이터에서 의료 영상 및 시청각 데이터 형태의 디지털 데이터까지 비정형 데이터는 다양한 유형입니다.
이렇게 방대한 비정형 데이터 덩어리는 수십 년 동안 의료 발전을 앞당길 수 있는 놀라운 통찰력의 본거지입니다. 생명을 앗아가는 중요한 자가면역 질환에 대한 약물 발견을 돕든, 의료 보험 회사가 위험을 평가하는 데 도움이 될 수 있는 데이터든, 비정형 데이터는 알려지지 않은 가능성의 길을 열 수 있습니다.
이러한 야망이 자리 잡으면 의료 데이터의 해석 가능성과 상호 운용성이 중요해집니다. 엄격한 지침과 시행을 통해 규정 준수 GDPR 및 HIPAA와 같은 규정이 시행되면 불가피하게 되는 것은 다음과 같습니다. 의료 데이터 익명화.
우리는 이미 신비화 해소에 관한 광범위한 기사를 다루었습니다. 구조화된 의료 데이터 그리고 비정형 의료 데이터. 이에 대한 전담(광범위한) 기사가 있습니다. 의료 데이터 익명화 또한. 우리는 이 기사를 특별한 기사로 제공할 것이므로 전체적인 정보를 위해 이 기사를 읽어보시기를 권장합니다. 비정형 데이터 식별 해제.
비정형 데이터 식별 해제의 과제
이름에서 알 수 있듯이 비정형 데이터는 정리되지 않았습니다. 형식, 파일 유형, 크기, 컨텍스트 등의 측면에서 분산되어 있습니다. 비정형 데이터가 오디오, 텍스트, 의료 영상, 아날로그 항목 등의 형태로 존재한다는 사실만으로도 개인 정보 식별자(PII)를 이해하는 것이 더욱 어려워집니다. 이는 비정형 데이터 식별 해제.
근본적인 과제를 간략하게 살펴보려면 다음과 같은 간단한 목록을 참조하세요.
- 문맥적 이해 – AI 이해 관계자가 구조화되지 않은 데이터의 특정 부분이나 측면 뒤에 있는 구체적인 맥락을 이해하기 어려운 경우. 예를 들어, 이름이 회사 이름인지, 사람 이름인지, 제품 이름인지 이해하면 식별 정보를 제거해야 하는지에 대한 딜레마가 발생할 수 있습니다.
- 비텍스트 데이터 – 이름이나 PII에 대한 청각적 또는 시각적 단서를 식별하는 것은 이해 관계자가 중요한 측면을 식별 해제하려고 수 시간 분량의 영상이나 녹음을 살펴봐야 할 수 있으므로 어려운 작업이 될 수 있습니다.
- 모호 – 이는 특히 의사의 처방전이나 병원 등록부 항목과 같은 아날로그 데이터의 맥락에서 그렇습니다. 필적에서 자연어 표현의 한계에 이르기까지 데이터 식별 해제를 복잡한 작업으로 만들 수 있습니다.
비정형 데이터 식별 해제 모범 사례
비정형 데이터에서 PII를 제거하는 프로세스는 다음과 매우 다릅니다. 구조화된 데이터 익명화 하지만 불가능한 것은 아닙니다. 체계적이고 맥락적인 접근 방식을 통해 구조화되지 않은 데이터의 잠재력을 원활하게 활용할 수 있습니다. 이를 달성할 수 있는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.
이미지 편집: 이는 의료 영상 데이터와 관련이 있으며 환자 식별자를 제거하고 이미지에서 해부학적 참조 및 부분을 흐리게 처리하는 것을 포함합니다. 이는 특수 문자로 대체되어 영상 데이터의 진단 기능과 유용성을 유지합니다.
패턴 매칭: 이름, 연락처 정보, 주소와 같은 가장 일반적인 PII 중 일부는 미리 정의된 패턴을 연구하는 지혜를 사용하여 감지하고 제거할 수 있습니다.
차등 프라이버시 또는 데이터 교란: 여기에는 개인으로 추적할 수 있는 데이터 또는 속성을 숨기기 위해 제어된 노이즈를 포함하는 것이 포함됩니다. 이 이상적인 방법은 데이터 식별 해제를 보장할 뿐만 아니라 분석을 위해 데이터 세트의 통계적 속성도 유지합니다.
데이터 익명화: 이는 구조화되지 않은 데이터에서 PII를 제거하는 가장 신뢰할 수 있고 효과적인 방법 중 하나입니다. 이는 다음 두 가지 방법 중 하나로 구현할 수 있습니다.
- 감독 학습 – 모델이 텍스트나 데이터를 PII 또는 비 PII로 분류하도록 훈련되는 경우
- 감독되지 않은 학습 – 모델이 PII 식별 패턴을 감지하도록 자율적으로 학습하도록 훈련되는 경우
이 방법은 보안을 보장합니다. 환자의 사생활 작업의 가장 중복적인 측면에 대한 인간의 개입을 유지하는 동시에. 비정형 데이터를 식별 해제하기 위해 ML 기술을 배포하는 이해 관계자와 의료 데이터 제공자는 단순히 인간이 지원하는 품질 보증 프로세스를 통해 결과의 공정성, 관련성 및 정확성을 보장할 수 있습니다.
데이터 마스킹: 데이터 마스킹은 의료 데이터의 식별 정보를 없애기 위한 디지털 언어 유희로, 다음과 같은 틈새 기술을 통해 특정 식별자를 일반적이거나 모호하게 만듭니다.
- 토큰화 – PII를 문자나 토큰으로 대체하는 것과 관련됨
- 일반화 – 특정 PII 값을 일반적/모호한 값으로 대체하여
- 셔플링 – PII를 섞어서 모호하게 만들어서
하지만 이 방법은 정교한 모델이나 접근 방식을 사용하면 데이터를 재식별 가능하게 만들 수 있다는 한계가 있습니다.
시장 참여자에게 아웃소싱
프로세스를 보장하는 유일한 올바른 접근 방식 비정형 데이터 식별 해제 기밀성이 뛰어나고 실수가 없으며 HIPAA 지침을 준수하려면 작업을 신뢰할 수 있는 서비스 제공업체에 아웃소싱하는 것이 좋습니다. 샤이프최첨단 모델과 엄격한 품질 보증 프로토콜을 통해 데이터 프라이버시에 대한 인간의 감독 항상 완화됩니다.
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