স্ট্রাকচার্ড ডেটা বিশ্লেষণ করা আরও ভাল রোগ নির্ণয় এবং রোগীর যত্নে সহায়তা করতে পারে। যাইহোক, অসংগঠিত তথ্য বিশ্লেষণ বৈপ্লবিক চিকিৎসা যুগান্তকারী এবং আবিষ্কারগুলিকে জ্বালানী দিতে পারে।
আজ আমরা যে বিষয় নিয়ে আলোচনা করব তার সারাংশ এটি। এটি পর্যবেক্ষণ করা খুব আকর্ষণীয় যে স্বাস্থ্যসেবা প্রযুক্তির ক্ষেত্রে এতগুলি আমূল অগ্রগতি হয়েছে মাত্র 10-20% ব্যবহারযোগ্য স্বাস্থ্যসেবা ডেটা দিয়ে।
পরিসংখ্যান প্রকাশ করে যে এই স্পেকট্রামের 90% এর বেশি ডেটা অসংগঠিত, যা এমন ডেটাতে অনুবাদ করে যা কম ব্যবহারযোগ্য এবং বোঝা, ব্যাখ্যা এবং প্রয়োগ করা আরও কঠিন। ডাক্তারের প্রেসক্রিপশনের মতো অ্যানালগ ডেটা থেকে শুরু করে মেডিকেল ইমেজিং এবং অডিওভিজ্যুয়াল ডেটার আকারে ডিজিটাল ডেটা পর্যন্ত, অসংগঠিত ডেটা বিভিন্ন ধরনের হয়।
অসংগঠিত ডেটার এই ধরনের বিশাল অংশ অবিশ্বাস্য অন্তর্দৃষ্টির আবাস যা কয়েক দশক ধরে স্বাস্থ্যসেবা অগ্রগতি দ্রুত এগিয়ে নিয়ে যেতে পারে। স্বাস্থ্যসেবা বীমা কোম্পানিগুলিকে ঝুঁকি মূল্যায়নে সহায়তা করতে পারে এমন ডেটা থেকে জটিল জীবন-গ্রাহক স্বয়ং-প্রতিরোধী রোগের জন্য ওষুধ আবিষ্কারে সহায়তা করা হোক, অসংগঠিত ডেটা অজানা সম্ভাবনার পথ প্রশস্ত করতে পারে।
যখন এই ধরনের উচ্চাকাঙ্ক্ষা স্থান পায়, তখন স্বাস্থ্যসেবা ডেটার ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং আন্তঃকার্যযোগ্যতা গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এর কঠোর নির্দেশিকা এবং প্রয়োগের সাথে নিয়ন্ত্রক সম্মতি যেমন GDPR এবং HIPAA জায়গায়, যা অনিবার্য হয়ে ওঠে তা হল স্বাস্থ্যসেবা ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন.
আমরা ইতিমধ্যে রহস্যময়করণের উপর একটি বিস্তৃত নিবন্ধ কভার করেছি কাঠামোগত স্বাস্থ্যসেবা তথ্য এবং অসংগঠিত স্বাস্থ্যসেবা তথ্য. একটি উত্সর্গীকৃত (বিস্তৃত পড়া) নিবন্ধ আছে স্বাস্থ্যসেবা ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন পাশাপাশি আমরা আপনাকে সামগ্রিক তথ্যের জন্য সেগুলি পড়ার জন্য অনুরোধ করছি কারণ আমাদের এই নিবন্ধটি একটি বিশেষ অংশের জন্য থাকবে৷ অসংগঠিত ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন.
অসংগঠিত ডেটা সনাক্তকরণে চ্যালেঞ্জ
নাম অনুসারে, অসংগঠিত ডেটা সংগঠিত নয়। এটি বিন্যাস, ফাইলের ধরন, আকার, প্রসঙ্গ এবং আরও অনেক কিছুর ক্ষেত্রে বিক্ষিপ্ত। অডিও, টেক্সট, মেডিকেল ইমেজিং, অ্যানালগ এন্ট্রি এবং আরও অনেক কিছুর আকারে অসংগঠিত ডেটা বিদ্যমান থাকার কারণে ব্যক্তিগত তথ্য সনাক্তকারী (PII) বোঝা আরও চ্যালেঞ্জিং করে তোলে, যা এই ক্ষেত্রে অপরিহার্য অসংগঠিত ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন.
আপনাকে মৌলিক চ্যালেঞ্জগুলির একটি আভাস দিতে, এখানে একটি দ্রুত তালিকা রয়েছে:
- প্রাসঙ্গিক বোঝাপড়া - যেখানে একটি AI স্টেকহোল্ডারের পক্ষে একটি নির্দিষ্ট অংশ বা অসংগঠিত ডেটার দিকটির পিছনে নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপট বোঝা কঠিন। উদাহরণস্বরূপ, একটি নাম একটি কোম্পানির নাম, একজন ব্যক্তির নাম বা একটি পণ্যের নাম কিনা তা বোঝার কারণে এটি ডি-আইডেন্টিফাই করা উচিত কিনা তা নিয়ে দ্বিধা তৈরি করতে পারে।
- নন-টেক্সচুয়াল ডেটা - যেখানে নাম বা পিআইআইগুলির জন্য শ্রবণ বা চাক্ষুষ সংকেতগুলি সনাক্ত করা একটি কঠিন কাজ হতে পারে কারণ একজন স্টেকহোল্ডারকে ঘন্টার পর ঘন্টা ফুটেজ বা রেকর্ডিংয়ের মাধ্যমে সমালোচনামূলক দিকগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করতে হতে পারে৷
- অস্পষ্টতা - এটি বিশেষভাবে এনালগ ডেটার প্রেক্ষাপটে সত্য যেমন ডাক্তারের প্রেসক্রিপশন বা একটি রেজিস্টারে হাসপাতালের এন্ট্রি। হাতের লেখা থেকে শুরু করে স্বাভাবিক ভাষায় প্রকাশের সীমাবদ্ধতা, এটি ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশনকে একটি জটিল কাজ করে তুলতে পারে।
অসংগঠিত ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন সেরা অনুশীলন
অসংগঠিত ডেটা থেকে পিআইআইগুলি সরানোর প্রক্রিয়াটি থেকে বেশ আলাদা কাঠামোগত ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন কিন্তু অসম্ভব নয়। একটি পদ্ধতিগত এবং প্রাসঙ্গিক পদ্ধতির মাধ্যমে, অসংগঠিত ডেটার সম্ভাব্যতা নির্বিঘ্নে ট্যাপ করা যেতে পারে। আসুন বিভিন্ন উপায়ে এটি অর্জন করা যায় তা দেখুন।
চিত্র সংশোধন: এটি মেডিকেল ইমেজিং ডেটার সাথে সম্পর্কিত এবং এতে রোগী শনাক্তকারী অপসারণ এবং চিত্র থেকে শারীরবৃত্তীয় রেফারেন্স এবং অংশগুলিকে অস্পষ্ট করা জড়িত। ইমেজিং ডেটার ডায়গনিস্টিক কার্যকারিতা এবং উপযোগিতা বজায় রাখতে এগুলি বিশেষ অক্ষর দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়।
প্যাটার্ন ম্যাচিং: কিছু সাধারণ PII যেমন নাম, যোগাযোগের বিশদ বিবরণ এবং ঠিকানাগুলি পূর্বনির্ধারিত নিদর্শনগুলি অধ্যয়ন করার বুদ্ধি ব্যবহার করে সনাক্ত এবং মুছে ফেলা যেতে পারে।
ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি বা ডেটা বিভ্রান্তি: এর মধ্যে ডেটা বা বৈশিষ্ট্যগুলি গোপন করার জন্য নিয়ন্ত্রিত শব্দের অন্তর্ভুক্তি জড়িত যা একজন ব্যক্তির কাছে ফিরে পাওয়া যেতে পারে। এই আদর্শ পদ্ধতিটি শুধুমাত্র ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন নিশ্চিত করে না কিন্তু বিশ্লেষণের জন্য ডেটাসেটের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলিও ধরে রাখে।
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন: এটি অসংগঠিত ডেটা থেকে PII অপসারণের সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য এবং কার্যকর উপায়গুলির মধ্যে একটি। এটি দুটি উপায়ের একটিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে:
- তত্ত্বাবধান শেখা - যেখানে একটি মডেলকে পাঠ্য বা ডেটা PII বা নন-PII হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়
- নিরীক্ষণশিক্ষা - যেখানে একটি মডেলকে স্বায়ত্তশাসিতভাবে PII সনাক্তকরণের নিদর্শন সনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়
এই পদ্ধতির সুরক্ষা নিশ্চিত করে রোগীর গোপনীয়তা এখনও টাস্কের সবচেয়ে অপ্রয়োজনীয় দিকগুলির জন্য মানুষের হস্তক্ষেপ রাখার সময়। স্টেকহোল্ডার এবং স্বাস্থ্যসেবা ডেটা প্রদানকারীরা অসংগঠিত ডেটা ডি-শনাক্ত করার জন্য এমএল কৌশলগুলি স্থাপন করে তাদের ন্যায্যতা, প্রাসঙ্গিকতা এবং ফলাফলের নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য একটি মানব-সক্ষম গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া থাকতে পারে।
ডেটা মাস্কিং: ডেটা মাস্কিং হল স্বাস্থ্যসেবা ডেটা ডি-আইডেন্টিফাই করার ডিজিটাল ওয়ার্ডপ্লে, যেখানে নির্দিষ্ট শনাক্তকারীগুলিকে বিশেষ কৌশলগুলির মাধ্যমে জেনেরিক বা অস্পষ্ট করা হয় যেমন:
- টোকেনাইজেশন - অক্ষর বা টোকেন দিয়ে PII-এর প্রতিস্থাপন জড়িত
- সাধারণীকরণ - নির্দিষ্ট PII মানগুলিকে জেনেরিক/অস্পষ্টের সাথে প্রতিস্থাপন করে
- এলোমেলো - PII গুলিকে অস্পষ্ট করে তোলার জন্য
যাইহোক, এই পদ্ধতিটি একটি সীমাবদ্ধতার সাথে আসে যে অত্যাধুনিক মডেল বা পদ্ধতির সাহায্যে ডেটাকে পুনরায় শনাক্ত করা যায়
বাজার খেলোয়াড়দের আউটসোর্সিং
প্রক্রিয়া নিশ্চিত করার একমাত্র সঠিক পদ্ধতি অসংগঠিত ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন বায়ুরোধী, নির্ভুল এবং HIPAA নির্দেশিকা মেনে চলা হল কাজগুলিকে একটি নির্ভরযোগ্য পরিষেবা প্রদানকারীর কাছে আউটসোর্স করা শিপ. অত্যাধুনিক মডেল এবং কঠোর মানের নিশ্চয়তা প্রোটোকল সহ, আমরা নিশ্চিত করি ডেটা গোপনীয়তায় মানুষের তদারকি সব সময়ে প্রশমিত হয়.
বছরের পর বছর ধরে একটি বাজার-প্রধান এন্টারপ্রাইজ থাকার কারণে, আমরা আপনার প্রকল্পগুলির সমালোচনা বুঝতে পারি। তাই, Shaip দ্বারা শনাক্তকৃত স্বাস্থ্যসেবা ডেটা সহ আপনার স্বাস্থ্যসেবা উচ্চাকাঙ্ক্ষাকে অপ্টিমাইজ করতে আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।
