Die Analyse strukturierter Daten kann zu einer besseren Diagnose und Patientenversorgung beitragen. Die Analyse unstrukturierter Daten kann jedoch zu revolutionären medizinischen Durchbrüchen und Entdeckungen führen.
Dies ist der Kern des Themas, das wir heute diskutieren werden. Es ist sehr interessant zu beobachten, dass so viele radikale Fortschritte im Bereich der Gesundheitstechnologie mit nur 10-20 % der nutzbaren Gesundheitsdaten erzielt wurden.
Statistiken zeigen, dass über 90 % der Daten in diesem Spektrum unstrukturiert sind, was bedeutet, dass die Daten weniger nutzbar und schwieriger zu verstehen, zu interpretieren und anzuwenden sind. Von analogen Daten wie einem Arztrezept bis hin zu digitalen Daten in Form von medizinischen Bildgebungs- und audiovisuellen Daten gibt es verschiedene Arten unstrukturierter Daten.
Solche riesigen Mengen unstrukturierter Daten enthalten unglaubliche Erkenntnisse, die den Fortschritt im Gesundheitswesen um Jahrzehnte beschleunigen können. Ob es nun darum geht, Medikamente gegen lebensbedrohliche Autoimmunerkrankungen zu finden oder um Daten, die Krankenversicherungen bei der Risikobewertung unterstützen können – unstrukturierte Daten können den Weg für unbekannte Möglichkeiten ebnen.
Wenn solche Ambitionen vorhanden sind, wird die Interpretierbarkeit und Interoperabilität von Gesundheitsdaten von entscheidender Bedeutung. Mit strengen Richtlinien und der Durchsetzung von Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wie GDPR und HIPAA, was unvermeidlich ist, ist Anonymisierung von Gesundheitsdaten.
Wir haben bereits einen ausführlichen Artikel über die Entmystifizierung verfasst strukturierte Gesundheitsdaten und unstrukturierte Gesundheitsdaten. Es gibt einen eigenen (also ausführlichen) Artikel über Anonymisierung von Gesundheitsdaten auch. Wir fordern Sie auf, sie für ganzheitliche Informationen zu lesen, da wir diesen Artikel für ein spezielles Stück über De-Identifizierung unstrukturierter Daten.
Herausforderungen bei der Anonymisierung unstrukturierter Daten
Wie der Name schon sagt, sind unstrukturierte Daten nicht organisiert. Sie sind in Bezug auf Formate, Dateitypen, Größen, Kontext und mehr verstreut. Allein die Tatsache, dass unstrukturierte Daten in Form von Audio, Text, medizinischen Bildern, analogen Einträgen und mehr vorliegen, macht es umso schwieriger, Personal Information Identifiers (PII) zu verstehen, die für De-Identifizierung unstrukturierter Daten.
Um Ihnen einen Einblick in die grundlegenden Herausforderungen zu geben, finden Sie hier eine kurze Liste:
- Kontextverständnis – wenn es für einen KI-Beteiligten schwierig ist, den spezifischen Kontext hinter einem bestimmten Teil oder Aspekt unstrukturierter Daten zu verstehen. Wenn beispielsweise klar ist, ob es sich bei einem Namen um einen Firmennamen, den Namen einer Person oder einen Produktnamen handelt, kann dies zu einem Dilemma führen, ob er anonymisiert werden sollte.
- Nicht-textuelle Daten – wo die Identifizierung akustischer oder visueller Hinweise auf Namen oder PIIs eine gewaltige Aufgabe sein kann, da ein Interessenvertreter unter Umständen stundenlang Filmmaterial oder Aufzeichnungen durchsehen muss, um kritische Aspekte zu anonymisieren.
- Mehrdeutigkeit – dies gilt insbesondere im Zusammenhang mit analogen Daten wie einem Arztrezept oder einem Krankenhauseintrag in einem Register. Von der Handschrift bis hin zu Einschränkungen der Ausdrucksfähigkeit in natürlicher Sprache könnte dies die De-Identifizierung von Daten zu einer komplexen Aufgabe machen.
Best Practices zur De-Identifizierung unstrukturierter Daten
Der Prozess der Entfernung von PIIs aus unstrukturierten Daten unterscheidet sich deutlich von De-Identifizierung strukturierter Daten aber nicht unmöglich. Durch einen systematischen und kontextbezogenen Ansatz kann das Potenzial unstrukturierter Daten nahtlos ausgeschöpft werden. Schauen wir uns die verschiedenen Möglichkeiten an, wie dies erreicht werden kann.
Bildredaktion: Dies betrifft medizinische Bilddaten und beinhaltet das Entfernen von Patientenkennungen sowie das Unkenntlichmachen anatomischer Referenzen und Bildteile. Diese werden durch Sonderzeichen ersetzt, um die diagnostische Funktionalität und den Nutzen der Bilddaten beizubehalten.
Musterabgleich: Einige der am häufigsten vorkommenden personenbezogenen Daten, wie etwa Namen, Kontaktdaten und Adressen, können durch die Untersuchung vordefinierter Muster erkannt und entfernt werden.
Differential Privacy oder Datenstörung: Dabei wird kontrolliertes Rauschen eingefügt, um Daten oder Attribute zu verbergen, die auf eine Einzelperson zurückgeführt werden können. Diese ideale Methode gewährleistet nicht nur die Anonymisierung der Daten, sondern auch die Beibehaltung der statistischen Eigenschaften des Datensatzes für Analysen.
Anonymisierung der Daten: Dies ist eine der zuverlässigsten und effektivsten Methoden, um PIIs aus unstrukturierten Daten zu entfernen. Dies kann auf zwei Arten umgesetzt werden:
- Überwachtes Lernen – wenn ein Modell trainiert wird, um Text oder Daten als PII oder Nicht-PII zu klassifizieren
- Unbeaufsichtigtes Lernen – bei dem ein Modell trainiert wird, um selbstständig zu lernen, Muster bei der Identifizierung von PIIs zu erkennen
Diese Methode gewährleistet die Sicherung von Privatsphäre des Patienten während für die redundantesten Aspekte der Aufgabe weiterhin menschliche Eingriffe erforderlich sind. Stakeholder und Anbieter von Gesundheitsdaten, die ML-Techniken einsetzen, um unstrukturierte Daten zu de-identifizieren, können einfach einen von Menschen unterstützten Qualitätssicherungsprozess durchführen, um Fairness, Relevanz und Genauigkeit der Ergebnisse sicherzustellen.
Datenmaskierung: Datenmaskierung ist das digitale Wortspiel zur Anonymisierung von Gesundheitsdaten, bei dem bestimmte Kennungen durch Nischentechniken verallgemeinert oder vage gemacht werden, wie zum Beispiel:
- Tokenisierung – bei denen PIIs durch Zeichen oder Token ersetzt werden
- Verallgemeinerung – durch Ersetzen spezifischer PII-Werte durch allgemeine/vage
- Mischen – durch Vermischen von PIIs, um sie mehrdeutig zu machen
Diese Methode ist jedoch mit der Einschränkung verbunden, dass Daten mit einem ausgefeilten Modell oder Ansatz wieder identifizierbar gemacht werden können
Outsourcing an Marktteilnehmer
Der einzig richtige Ansatz zur Gewährleistung des Prozesses der De-Identifizierung unstrukturierter Daten ist wasserdicht, narrensicher und entspricht den HIPAA-Richtlinien, indem Sie die Aufgaben an einen zuverlässigen Dienstleister auslagern wie SaipMit modernsten Modellen und strengen Qualitätssicherungsprotokollen sorgen wir dafür, menschliche Aufsicht im Datenschutz wird jederzeit gemildert.
Da wir seit Jahren ein marktbeherrschendes Unternehmen sind, wissen wir, wie wichtig Ihre Projekte sind. Nehmen Sie also noch heute Kontakt mit uns auf, um Ihre Ambitionen im Gesundheitswesen mit von Shaip anonymisierten Gesundheitsdaten zu optimieren.
