構造化データを分析すると、より適切な診断と患者ケアが可能になります。一方、非構造化データを分析すると、画期的な医学的進歩や発見につながる可能性があります。
これが、今日お話しするトピックの要点です。ヘルスケア テクノロジーの分野でこれほど多くの革新的な進歩が、使用可能なヘルスケア データのわずか 10 ～ 20% で実現されたことは、非常に興味深いことです。
統計によると、このスペクトルのデータの 90% 以上は非構造化されており、使い勝手が悪く、理解、解釈、適用が難しいデータとなっています。医師の処方箋などのアナログ データから、医療用画像やオーディオビジュアル データなどのデジタル データまで、非構造化データにはさまざまな種類があります。
このような膨大な非構造化データには、医療の進歩を数十年早めることができる素晴らしい洞察が詰まっています。生命に関わる重大な自己免疫疾患に対する新薬の発見に役立てることから、医療保険会社のリスク評価に役立つデータまで、非構造化データは未知の可能性への道を切り開くことができます。
このような野心的な目標が達成されると、医療データの解釈可能性と相互運用性が重要になります。厳格なガイドラインと施行により、 企業コンプライアンス GDPRやHIPAAなどの規制が導入されると、避けられないのは 医療データの匿名化.
すでに、謎を解くための詳細な記事を掲載しています。 構造化された医療データ と 非構造化医療データ専用の（詳細な）記事があります 医療データの匿名化 この記事は特別記事として掲載されるので、総合的な情報を得るためにぜひ読んでみてください。 非構造化データの匿名化.
非構造化データの匿名化における課題
名前が示すように、非構造化データは整理されていません。フォーマット、ファイルタイプ、サイズ、コンテキストなど、さまざまな点で散在しています。非構造化データが音声、テキスト、医療画像、アナログエントリなどの形で存在するという事実だけで、個人情報識別子（PII）を理解することがさらに困難になります。 非構造化データの匿名化.
基本的な課題を一目で理解していただくために、以下に簡単なリストを示します。
- 文脈理解 – AI の利害関係者にとって、非構造化データの特定の部分または側面の背後にある特定のコンテキストを理解することが難しい場合。たとえば、名前が会社名なのか、人の名前なのか、製品名なのかを理解すると、匿名化する必要があるかどうかというジレンマが生じる可能性があります。
- 非テキストデータ – 名前や個人情報の聴覚的または視覚的な手がかりを識別することは、関係者が重要な側面を匿名化するために何時間もの映像や録音をじっと見なければならない可能性があるため、困難な作業になる可能性があります。
- 曖昧さ これは、医師の処方箋や病院の記録などのアナログ データのコンテキストで特に当てはまります。手書きから自然言語での表現の制限まで、データの匿名化は複雑な作業になる可能性があります。
非構造化データの匿名化のベストプラクティス
非構造化データから個人情報を削除するプロセスは、 構造化データの匿名化 しかし、不可能ではありません。体系的かつ文脈的なアプローチにより、非構造化データの潜在能力をシームレスに活用することができます。これを実現するさまざまな方法を見てみましょう。
画像の編集: これは医療画像データに関するもので、患者識別子の削除、画像からの解剖学的参照および部分のぼかし処理が含まれます。これらは特殊文字に置き換えられ、画像データの診断機能と有用性は維持されます。
パターンマッチング： 名前、連絡先の詳細、住所などの最も一般的な個人情報の一部は、事前定義されたパターンを調査することで検出し、削除することができます。
差分プライバシーまたはデータ摂動: 個人にまで遡ることができるデータや属性を隠すために、制御されたノイズを含めることが含まれます。この理想的な方法は、データの匿名化を保証するだけでなく、分析のためにデータセットの統計的特性も保持します。
データの匿名化: これは、非構造化データから個人情報を削除する最も信頼性が高く効果的な方法の 1 つです。これは、次の 2 つの方法のいずれかで実装できます。
- 教師あり学習 – テキストやデータをPIIか非PIIかに分類するようにモデルをトレーニングする場合
- 教師なし学習 – 個人情報を識別する際にパターンを検出する方法を自律的に学習するようにモデルをトレーニングする
この方法により、 患者のプライバシー タスクの最も冗長な側面については、依然として人間の介入を維持します。ML 技術を導入して非構造化データを匿名化する利害関係者と医療データ プロバイダーは、人間が実行できる品質保証プロセスを導入するだけで、結果の公平性、関連性、正確性を確保できます。
データマスキング: データ マスキングは、医療データを匿名化するためのデジタル用語の遊びであり、次のようなニッチな手法を使用して特定の識別子を一般化または曖昧にします。
- トークン化 – 個人情報を文字やトークンに置き換えることを含む
- 一般化 – 特定のPII値を一般的な/曖昧な値に置き換える
- シャッフル – 個人情報を混同して曖昧にする
しかし、この方法には、洗練されたモデルやアプローチによって、データを再識別可能にすることができるという制限がある。
市場プレーヤーへのアウトソーシング
プロセスを確実にするための唯一の正しいアプローチは 非構造化データの匿名化 確実で、間違いがなく、HIPAAガイドラインに準拠した方法は、次のような信頼できるサービスプロバイダーにタスクをアウトソーシングすることです。 シャイプ最先端のモデルと厳格な品質保証プロトコルにより、 データプライバシーにおける人間による監視 常に緩和されます。
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