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 دا ډول هیلې په ځای وي، د روغتیا پاملرنې ډیټا تشریح کول او متقابل عمل خورا مهم کیږي. د سختو لارښوونو او پلي کولو سره تنظیمي اطاعت لکه GDPR او HIPAA په ځای کې، هغه څه چې ناگزیر کیږي هغه دي د روغتیا پاملرنې ډیټا پیژندنه.
موږ دمخه د ډیمیسټیفاینګ په اړه پراخه مقاله پوښلې ده جوړښت شوي روغتیا پاملرنې ډاټا او غیر منظم روغتیایی معلومات. دلته یو وقف شوی (پراخه لوستل) مقاله شتون لري د روغتیا پاملرنې ډیټا پیژندنه په بیله. موږ له تاسو څخه غوښتنه کوو چې دوی د هولیسټیک معلوماتو لپاره ولولئ ځکه چې موږ به دا مقاله د یوې ځانګړې برخې لپاره ولرو د غیر ساختماني معلوماتو له مینځه وړل.
د غیر جوړښت شوي ډیټا پیژندلو کې ننګونې
لکه څنګه چې نوم وړاندیز کوي، غیر منظم معلومات تنظیم شوي ندي. دا د فارمیټونو، د فایل ډولونو، اندازو، شرایطو، او نورو شرایطو کې ویشل شوی. یوازې دا حقیقت چې غیر منظم شوي ډیټا د آډیو ، متن ، طبي عکس العملونو ، انلاګ ننوتونو ، او نور په شکلونو کې شتون لري دا د شخصي معلوماتو پیژندونکو (PII) پوهیدل خورا ننګونکي کوي ، کوم چې په کې اړین دی. د غیر ساختماني معلوماتو له مینځه وړل.
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 شوي ډیټا څخه د PIIs لرې کولو پروسه خورا توپیر لري د جوړښت شوي ډاټا پیژندنه خو ناممکنه نه ده. د یو سیستماتیک او متناسب چلند له لارې، د غیر منظم شوي معلوماتو احتمال په بې ساري ډول کارول کیدی شي. راځئ چې مختلفې لارې وګورو چې دا ترلاسه کیدی شي.
د انځور بیاکتنه: دا د طبي عکس العمل ډیټا په اړه دی او د ناروغ پیژندونکو لرې کول او د عکسونو څخه د اناتوميکي حوالې او برخې روښانه کول شامل دي. دا د ځانګړو کرکټرونو لخوا ځای په ځای شوي ترڅو لاهم د تشخیصي فعالیت او د عکس اخیستنې ډیټا ګټورتیا وساتي.
د نمونې مطابقت: ځینې خورا عام PIIs لکه نومونه، د اړیکو توضیحات، او پتې د مخکینۍ ټاکل شوي نمونو 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 له منځه وړل: دا د غیر منظم معلوماتو څخه د PIIs لرې کولو لپاره یو له خورا معتبر او مؤثره 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 خوندیتوب تضمین کوي د ناروغ محرمیت پداسې حال کې چې لاهم د دندې خورا بې ځایه اړخونو لپاره انساني مداخله ساتي. برخه اخیستونکي او د روغتیا پاملرنې ډیټا چمتو کونکي د غیر جوړښت شوي ډیټا پیژندلو لپاره د ML تخنیکونو ځای په ځای کول کولی شي په ساده ډول د انساني وړ کیفیت تضمین پروسه ولري ترڅو د پایلو عادلانه ، مطابقت او دقت یقیني کړي.
د معلوماتو ماسک کول: د ډیټا ماسکینګ د روغتیا پاملرنې ډیټا د پیژندلو لپاره ډیجیټل کلمه ده ، چیرې چې ځانګړي پیژندونکي د ځانګړي تخنیکونو له لارې عمومي یا مبهم رامینځته 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 پروسې د یقیني کولو لپاره یوازینۍ سمه لاره د غیر ساختماني معلوماتو له مینځه وړل د هوا ضد، بې وقوفه او د HIPAA لارښوونو تعقیب د باور وړ خدمت چمتو کونکي ته د دندو بهر کول دي لکه سیپ. د عصري ماډلونو او سخت کیفیت تضمین پروتوکولونو سره ، موږ ډاډ ترلاسه کوو د معلوماتو محرمیت کې د انسان نظارت هر وخت کمیږي.
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.
