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全面指南：去除非结构化医疗数据的身份信息
分析结构化数据有助于更好地诊断和护理患者。然而，分析非结构化数据可以推动革命性的医学突破和发现。这就是我们今天要讨论的主题的要点。非常有趣的是，医疗技术领域的如此多的根本性进步都发生在只有 10-20% 的 […]
来源:Shaip 博客分析结构化数据可以帮助更好地诊断和患者护理。但是，分析非结构化数据会促进革命性的医学突破和发现。
这是我们今天将要讨论的主题的要旨。非常有趣的是，只有10-20％的可用医疗保健数据，在医疗保健技术领域的许多激进进步都发生了。
统计数据表明，该频谱中有90％以上的数据是非结构化的，这转化为可用的数据，更难以理解，解释和应用。从以医学成像和视听数据的形式进行模拟数据，例如医生的处方到数字数据，非结构化数据是不同类型的。
如此庞大的非结构化数据是令人难以置信的见解的家园，这些见解几十年来可以快速发展的医疗保健进步。无论是为可以帮助可以帮助医疗保险公司进行风险评估的数据而造成的重要生命的自动免疫性疾病的药物发现，非结构化数据都可以为未知的可能性铺平道路。
当存在此类野心时，医疗保健数据的可解释性和互操作性将变得至关重要。通过严格的指导和执行法规依从性（例如GDPR和HIPAA），不可避免的是医疗保健数据的识别。
监管合规 医疗保健数据去识别我们已经介绍了一篇有关揭开结构化医疗保健数据和非结构化医疗保健数据的广泛文章。还有一篇有关医疗数据去识别的专门（阅读）文章。我们敦促您阅读它们以获取整体信息，因为我们将拥有本文，以提供有关非结构化数据识别的特殊文章。
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