د جوړښت شوي معلوماتو تحلیل کولی شي په ښه تشخیص او د ناروغ پاملرنې کې مرسته وکړي. په هرصورت، د غیر منظم شوي معلوماتو تحلیل کولی شي انقلابي طبي بریالیتوبونه او موندنې تېل کړي.
دا د هغه موضوع لنډیز دی چې موږ به یې نن بحث وکړو. دا خورا په زړه پورې ده چې مشاهده کړئ چې د روغتیا پاملرنې ټیکنالوژۍ په ځای کې ډیری بنسټیز پرمختګونه یوازې د 10-20٪ د کارولو وړ روغتیایی معلوماتو سره پیښ شوي.
احصایې ښیي چې په دې سپیکٹرم کې د 90٪ څخه ډیر معلومات غیر منظم دي، کوم چې هغه معلوماتو ته ژباړي چې لږ کارول کیږي او پوهیدل، تشریح کول او پلي کول خورا ستونزمن دي. د انلاګ ډیټا څخه لکه د ډاکټر نسخه ډیجیټل ډیټا ته د طبي عکس العمل او آډیو ویژو ډیټا په شکل کې ، غیر منظم شوي ډاټا مختلف ډولونه دي.
د غیر منظم شوي معلوماتو دا ډول لویې برخې د نه منلو وړ لیدونو کور دی چې کولی شي د لسیزو په اوږدو کې د روغتیا پاملرنې پرمختګونه ګړندي کړي. دا د ډیټا لپاره د جدي ژوند مصرف کونکي اتوماتیک ناروغیو لپاره د درملو کشف کې مرسته کوي کوم چې کولی شي د خطر ارزونې کې د روغتیا پاملرنې بیمې شرکتونو سره مرسته وکړي ، غیر منظم معلومات کولی شي نامعلومو امکاناتو ته لاره هواره کړي.
کله چې داسې هیلې شتون ولري، د روغتیا پاملرنې معلوماتو تفسیر او متقابل عمل خورا مهم کیږي. د سختو لارښوونو او د GDPR او HIPAA په څیر د تنظیمي اطاعت پلي کولو سره، هغه څه چې ناگزیر کیږي هغه د روغتیا پاملرنې معلوماتو بې پیژندنه ده.
موږ دمخه د جوړښتي روغتیا پاملرنې معلوماتو او غیر جوړښتي روغتیا پاملرنې معلوماتو د پټولو په اړه یوه پراخه مقاله پوښلې ده . د روغتیا پاملرنې معلوماتو د بې هویتۍ په اړه یوه وقف شوې (پراخه ولولئ) مقاله هم شتون لري . موږ له تاسو څخه غوښتنه کوو چې د جامع معلوماتو لپاره یې ولولئ ځکه چې موږ به دا مقاله د غیر جوړښتي معلوماتو د بې هویتۍ په اړه د یوې ځانګړې برخې لپاره ولرو.
د غیر جوړښت شوي ډیټا پیژندلو کې ننګونې
لکه څنګه چې نوم یې ښيي، غیر منظم معلومات منظم نه دي. دا د بڼو، فایل ډولونو، اندازو، شرایطو او نورو له مخې خپاره شوي دي. یوازې دا حقیقت چې غیر منظم معلومات د آډیو، متن، طبي عکسونو، انالوګ داخلو او نورو په بڼه شتون لري د شخصي معلوماتو پیژندونکو (PII) پوهیدل نور هم ستونزمن کوي، کوم چې د غیر منظم معلوماتو د بې پیژندنې لپاره اړین دی.
تاسو ته د بنسټیزو ننګونو د لیدو لپاره، دلته یو چټک لیست دی:
- متناقض پوهه - چیرې چې د AI برخه اخیستونکي لپاره دا ستونزمنه ده چې د یوې ځانګړې برخې یا غیر جوړښت شوي ډیټا اړخ شاته ځانګړي شرایط پوه شي. د مثال په توګه، پدې پوهیدل چې ایا نوم د شرکت نوم دی، د یو شخص نوم، یا د محصول نوم کولی شي په دې اړه شکمنتیا راولي چې ایا دا باید له منځه یوړل شي.
- غیر متنی معلومات - چیرې چې د نومونو یا PIIs لپاره د اوریدونکي یا بصري اشارو پیژندل یو ستونزمن کار کیدی شي ځکه چې برخه اخیستونکی ممکن د ساعتونو او ساعتونو فوٹیج یا ثبت کولو کې ناست وي ترڅو د مهم اړخونو د پیژندلو هڅه وکړي.
- ناڅاپي - دا په ځانګړې توګه د انلاګ ډیټا په شرایطو کې ریښتیا ده لکه د ډاکټر نسخه یا په راجستر کې د روغتون ننوتل. د لاسي لیکلو څخه نیولې په طبیعي ژبه کې د بیان محدودیتونو پورې، دا کولی شي د معلوماتو له مینځه وړل یو پیچلي کار وکړي.
د غیر جوړښت شوي ډیټا د پیژندنې غوره کړنې
د غیر منظم معلوماتو څخه د PIIs لرې کولو پروسه د جوړښت شوي معلوماتو د بې پیژندنې څخه خورا توپیر لري مګر ناممکن ندي. د سیستماتیک او شرایطو چلند له لارې، د غیر منظم معلوماتو احتمالي وړتیا په بې ساري ډول کارول کیدی شي. راځئ چې په مختلفو لارو وګورو چې دا ترلاسه کیدی شي.
د انځورونو بیا رغونه: دا د طبي انځورونو معلوماتو په اړه ده او د ناروغ پیژندونکو لرې کول او د انځورونو څخه د اناتوميکي حوالو او برخو روښانه کول شامل دي. دا د ځانګړو حروفونو سره بدل شوي ترڅو د انځور کولو معلوماتو تشخیصي فعالیت او ګټورتیا وساتي.
د نمونو مطابقت: ځینې خورا عام PIIs لکه نومونه، د اړیکو توضیحات، او پتې د مخکینیو ټاکل شویو نمونو د مطالعې د حکمت په کارولو سره کشف او لرې کیدی شي.
توپیري محرمیت یا د معلوماتو ګډوډي: پدې کې د معلوماتو یا ځانګړتیاو پټولو لپاره د کنټرول شوي شور شاملول شامل دي چې یو فرد ته بیرته موندل کیدی شي. دا مثالی میتود نه یوازې د ډیټا پیژندنه تضمینوي بلکه د تحلیلونو لپاره د ډیټاسیټ احصایوي ملکیتونو ساتل هم.
د معلوماتو بې پیژندنه: دا د غیر منظم معلوماتو څخه د PIIs لرې کولو لپاره یو له خورا باوري او مؤثرو لارو څخه دی. دا په دوو لارو کې پلي کیدی شي:
- نظارت شوې زده کړې - چیرې چې یو ماډل روزل کیږي ترڅو متن یا ډاټا د PII یا غیر PII په توګه طبقه بندي کړي
- نه سپارل شوې زده کړې - چیرې چې یو ماډل روزل کیږي ترڅو په خپلواکه توګه د PIIs پیژندلو کې د نمونو موندلو زده کړي
دا طریقه د ناروغ د محرمیت ساتنه تضمینوي پداسې حال کې چې لاهم د دندې د خورا بې ځایه اړخونو لپاره د انسان مداخله ساتي. برخه اخیستونکي او د روغتیا پاملرنې ډیټا چمتو کونکي چې د غیر منظم معلوماتو د پیژندلو لپاره د ML تخنیکونو ځای په ځای کوي کولی شي په ساده ډول د انسان لخوا فعال شوي کیفیت تضمین پروسه ولري ترڅو د پایلو انصاف، تړاو او دقت ډاډمن کړي.
د معلوماتو ماسک کول: د معلوماتو ماسک کول د روغتیا پاملرنې معلوماتو د له منځه وړلو لپاره ډیجیټل کلمه ده، چیرې چې ځانګړي پیژندونکي د ځانګړو تخنیکونو له لارې عمومي یا مبهم کیږي لکه:
- نښه کول – د PIIs ځای په ځای کول د کرکټرونو یا نښو سره
- عمومي کول – د ځانګړو PII ارزښتونو په عمومي / مبهم ارزښتونو بدلولو سره
- بدلول – د PIIs د ګډوډولو له لارې ترڅو دوی مبهم کړي
په هرصورت، دا طریقه د یو محدودیت سره راځي چې د پیچلي ماډل یا طریقې سره، ډاټا د بیا پیژندلو وړ کیدی شي.
د بازار لوبغاړو ته بهر سورس کول
د غیر منظم معلوماتو د بې پیژندنې پروسې د ډاډ ترلاسه کولو لپاره یوازینۍ سمه لاره د HIPAA لارښوونو سره سم، هوا بنده، او اطاعت ده، دا ده چې دندې د باور وړ خدماتو چمتو کونکي ته لکه Shaip ته وسپارل شي . د عصري ماډلونو او سخت کیفیت تضمین پروتوکولونو سره، موږ ډاډ ترلاسه کوو چې د معلوماتو محرمیت کې د انسان نظارت په هر وخت کې کم شوی.
د کلونو لپاره د بازار په کچه واکمن تصدۍ درلودل، موږ ستاسو د پروژو په اهمیت پوهیږو. نو، نن ورځ موږ سره اړیکه ونیسئ ترڅو ستاسو د روغتیا پاملرنې هیلې د روغتیا پاملرنې ډیټا سره اصلاح کړئ چې د شیپ لخوا پیژندل شوي.
