ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗਾਈਡ ਗੈਰ-ਸੰਰਚਤ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ

ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਡਾਕਟਰੀ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਉਸ ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਅੱਜ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ. ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ ਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਰੱਕੀ ਸਿਰਫ 10-20% ਉਪਯੋਗੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਹੋਈ ਹੈ।

ਅੰਕੜੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਸ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ 90% ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਘੱਟ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮਝਣ, ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਐਨਾਲਾਗ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਨੁਸਖੇ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਅਤੇ ਆਡੀਓਵਿਜ਼ੁਅਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡਿਜੀਟਲ ਡੇਟਾ ਤੱਕ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਸੂਝ ਦਾ ਘਰ ਹਨ ਜੋ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੱਕ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਗੰਭੀਰ ਜੀਵਨ-ਖਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਵੈ-ਇਮਿਊਨ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਲਈ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਅਣਜਾਣ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਖ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ GDPR ਅਤੇ HIPAA ਵਰਗੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਜੋ ਅਟੱਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ।

ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਅਣਸੰਗਠਿਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਲੇਖ ਕਵਰ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹਾਂ । ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਅਣਗੌਲਿਆ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ (ਵਿਆਪਕ ਪੜ੍ਹੋ) ਲੇਖ ਵੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਤਾਕੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਲੇਖ ਅਣਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ' ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੇਖ ਲਈ ਹੋਵੇਗਾ ।

ਗੈਰ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਹੀ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸੰਗਠਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਫਾਰਮੈਟਾਂ, ਫਾਈਲ ਕਿਸਮਾਂ, ਆਕਾਰਾਂ, ਸੰਦਰਭਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖਿੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਆਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਐਨਾਲਾਗ ਐਂਟਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ (PII) ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੋਰ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਝਲਕ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸੂਚੀ ਹੈ:

• ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮਝ - ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ AI ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਲਈ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪਹਿਲੂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਨਾਮ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਨਾਮ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਨਾਮ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਨਾਮ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਦੁਬਿਧਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਸਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।  
• ਗੈਰ-ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ - ਜਿੱਥੇ ਨਾਵਾਂ ਜਾਂ PII ਲਈ ਆਡੀਟੋਰੀ ਜਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਨੂੰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਘੰਟਿਆਂ ਅਤੇ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਫੁਟੇਜ ਜਾਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬੈਠਣਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। 
• ਅਜੀਬਤਾ - ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਨਾਲਾਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਨੁਸਖ਼ਾ ਜਾਂ ਰਜਿਸਟਰ ਵਿੱਚ ਹਸਪਤਾਲ ਦੀ ਐਂਟਰੀ। ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੱਕ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। 

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ PIIs ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੀ ਹੈ ਪਰ ਅਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ।

ਚਿੱਤਰ ਸੋਧ: ਇਹ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਸਰੀਰਿਕ ਹਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਮੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ: ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ PII ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਸੰਪਰਕ ਵੇਰਵੇ, ਅਤੇ ਪਤੇ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਆਣਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖੋਜੇ ਅਤੇ ਹਟਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਪਰਟਰਬੇਸ਼ਨ: ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਧੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀਆਂ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। 

ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ: ਇਹ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ PIIs ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਿਗਰਾਨੀ - ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ PII ਜਾਂ ਗੈਰ-PII ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
• ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਿਆ - ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ PII ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ

ਇਹ ਵਿਧੀ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੰਮ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬੇਲੋੜੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ML ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਸਾਰਥਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਸਮਰਥਿਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ: ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਖਾਸ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਮ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:

• ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ - ਅੱਖਰਾਂ ਜਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲ PII ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ
• ਸਾਧਾਰਨੀਕਰਨ - ਖਾਸ PII ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ/ਅਸਪਸ਼ਟ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ
• ਸ਼ਫਲਿੰਗ - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ PII ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣਾ

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਪਛਾਣਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਮਾਰਕੀਟ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਲਈ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹਵਾਦਾਰ, ਬੇਵਕੂਫ ਅਤੇ HIPAA ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ੈਪ ਵਰਗੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਹੈ । ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਹਰ ਸਮੇਂ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।

ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਉੱਦਮ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ, ਸ਼ੈਪ ਦੁਆਰਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਇੱਛਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।