ဒေတာများကိုဖယ်ထုတ်ခြင်းန်ဆောင်မှုများ
အသိအမှတ်ပြုခံထားရသော & အသိအမှတ်ပြုဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများကအရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားပြီးအမည်ဝှက်ပါ
Shaip ဖြင့် auto pilot တွင် ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကို ထည့်သွင်းပါ။
ဒေတာများဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်အမည်ဝှက်ခြင်းဆိုင်ရာဖြေရှင်းနည်းများ
ဒေတာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် လူတစ်ဦးချင်းစီအား ၎င်းတို့၏ဒေတာထံသို့ တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်၍ဖြစ်စေ ချိတ်ဆက်နိုင်သည့် အမည်များနှင့် လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်များကဲ့သို့သော အများသူငှာရရှိနိုင်သည့်ဒေတာများကို ဖယ်ရှားကြောင်း သေချာစေသည်။ ထို့အပြင်၊ Shaip သည် အလွန်မြင့်မားသောတိကျမှုဖြင့် စာသားအကြောင်းအရာတွင် အထိခိုက်မခံသည့်ဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားနိုင်သည့် ကိုယ်ပိုင် APIs များကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့၏ API များသည် HIPAA ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များဖြစ်သည့် ကျွမ်းကျင်သူ HIPAA ၏ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့် ဘေးကင်းသောဆိပ်ကမ်းအဖြစ်အသွင်ပြောင်းရန်၊ မျက်နှာဖုံးစွပ်၊ ဖျက်ပစ်ရန် သို့မဟုတ် မထင်မရှား အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို အသုံးချရန်။
ကိုယ်ပိုင်သတ်မှတ်နိုင်သောအချက်အလက်များ (PII)
PII Data De-identification သို့မဟုတ် PII Data Anonymization သည် ဖော်ထုတ်ထားသော အချက်အလက်ကို သက်ဆိုင်သူ သို့မဟုတ် တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်သောနည်းဖြင့် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ ကောက်ချက်ချနိုင်သော လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ အထောက်အထားကို ခွင့်ပြုသည့် မည်သည့်အချက်အလက်ကိုမဆို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အချက်အလက် (PII) သည် သီးခြားလူတစ်ဦးကို ဆက်သွယ်ရန်၊ ရှာဖွေရန် သို့မဟုတ် ဖော်ထုတ်နိုင်သည့် မည်သည့်ဒေတာမဆိုဖြစ်သည်။
HIPAA De-identification Standard identifiers သို့မဟုတ် လူတစ်ဦးချင်းစီကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒေတာဒြပ်စင်အချို့တွင်-
| PII တွင်အမည်၊ အီးမေးလ်၊ အိမ်လိပ်စာ၊ ဖုန်း # တို့ပါဝင်သည်။ | |
|---|---|
| သီးခြားလျှင် | အခြားအမှတ်အသားနှင့်အတူတွဲလျှင် |
| လူမှုဖူလုံရေးကိုယ်ပိုင်နံပါတ် | နိုင်ငံသားသို့မဟုတ်လူဝင်မှုကြီးကြပ်ရေးအဆင့်အတန်း |
| ယာဉ်မောင်းလိုင်စင်သို့မဟုတ်နိုင်ငံပိုင်မှတ်ပုံတင် | မိခင်၏အိမ်ထောင်မကျမီမိသားစုအမည် |
| နိုင်ငံကူးလက်မှတ်နံပါတ် | လူမျိုးရေးသို့မဟုတ်ဘာသာရေးဆက်နွယ်မှု |
| Alien မှတ်ပုံတင်နံပါတ် | လိင်တိမ်းညွတ် |
| ဘဏ္Accountာရေးအကောင့်နံပါတ် | အကောင့် Password များ |
| ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာအမှတ်အသား | SSN ၏နောက်ဆုံး 4 ဂဏန်း |
| တယ်လီဖုန်းနံပါတ်များ | မွေးသက္ကရာဇ် |
| အီးမေးလိပ်စာများ | ပြစ်မှုဆိုင်ရာသမိုင်း |
| မျက်နှာအပြည့်ပုံများ | |
ကာကွယ်ထားသောကျန်းမာရေးသတင်းအချက်အလက် (PHI)
PHI Data De-identification သို့မဟုတ် PHI Data Anonymization သည် လူတစ်ဦးချင်းစီကို ဖော်ထုတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဆေးမှတ်တမ်းရှိ အချက်အလက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ရောဂါရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် ကုသခြင်းကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးဆောင်စဉ်တွင် ဖန်တီးခြင်း၊ အသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်ဖော်ခြင်းတို့ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ အတိုချုံးပြောရရင် Protected Health Information (PHI) သည် သီးခြားလူတစ်ဦးကို ဆက်သွယ်ရန်၊ ရှာဖွေရန် သို့မဟုတ် ဖော်ထုတ်နိုင်သည့် မည်သည့်ဒေတာမဆိုဖြစ်သည်။
လူတစ်ဦးချင်းစီကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် HIPAA အထောက်အထားများ သို့မဟုတ် ဒေတာဒြပ်စင်အချို့တွင်-
- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများ၊ မှတ်တမ်းများ၊ ကျန်းမာရေးအစီအစဉ်ခံစားခွင့်၊ လက်မှတ်၊ လူမှုဖူလုံရေးနှင့်အကောင့်နံပါတ်များ
- အတိတ်၊ ပစ္စုပ္ပန်သို့မဟုတ်အနာဂတ်ကျန်းမာရေးသို့မဟုတ်တစ် ဦး တစ်ယောက်၏အခြေအနေ
- တစ် ဦး ချင်းစီအတွက်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက်အတိတ်, ပစ္စုပ္ပန်သို့မဟုတ်အနာဂတ်ငွေပေးချေမှု
- မွေးဖွားသည့်နေ့၊ ထုတ်ပယ်သည့်နေ့၊ သေသည့်နေ့နှင့်အုပ်ချုပ်မှုစသည့်ပုဂ္ဂိုလ်တစ် ဦး နှင့်တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်သည့်နေ့ရက်တိုင်း
APIs များကို
အချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက်များကိုသင်လိုအပ်သည့်အခါ APIs များကိုလျှင်မြန်စွာရယူနိုင်ရမည်။ ထို့ကြောင့် Shaip APIs သည်သင်လိုအပ်သောမှတ်တမ်းများကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီရယူနိုင်သည်။ Shaip APIs နှင့်သင်၏အဖွဲ့များသည်ပထမ ဦး ဆုံးအကြိမ်၎င်းတို့၏ AI စီမံကိန်းများကိုပြီးမြောက်စေရန်ဖော်ထုတ်ထားသည့်အချက်အလက်များနှင့်အရည်အသွေးပြည့်မီသည့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုအမြန်။ အရွယ်အစားကြီးမားစွာရရှိနိုင်သည်။
De-Identification API
အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ပရောဂျက်များကို ဖန်တီးရာတွင် လူနာဒေတာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အချက်အလက်ချိုးဖောက်မှုများကို ကာကွယ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ကာကွယ်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ Shaip သည် PHI/PII (ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ကျန်းမာရေး/အချက်အလက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်) အားလုံးကို ဖယ်ရှားရန် Shaip သည် လူသိများသော လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်သည်။
- PHI, PII, နှင့် PCI အတွက်အရေးကြီးအချက်အလက်များကိုအမည်မဖေါ်ထုတ်ပါ၊ တိုကင်လုပ်ပါ
- HIPAA နှင့် Safe Harbor လမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အတည်ပြုပါ
- HIPAA နှင့် Safe Harbor de-identification လမ်းညွှန်ချက်များတွင်ပါရှိသော အထောက်အထား 18 ခုလုံးကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ပါ။
- ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်နှင့်ဖယ်ထုတ်မှုအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်း
- PHI မှတ်ပုံတင်ခြင်းဆိုင်ရာလမ်းညွှန်ချက်များကိုပြည့်စုံစွာလိုက်နာပါ
ဒေတာများကိုဖယ်ရှားခြင်း - ဖော်ထုတ်ခြင်းသော့ချက်အင်္ဂါရပ်များ
လူ့ -In-The-Loop
အဆင့်အတန်းအမျိုးမျိုးရှိသောကမ္ဘာ့အဆင့်မီအရည်အသွေးအချက်အလက်များနှင့်လူသားများအတွက်ကြိုးပမ်းမှု။
ဒေတာ Integrity များအတွက်လူပျို Optimized ပလက်ဖောင်း
ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ခြင်းများမှတစ်ဆင့်အချက်အလက်များကိုအမည်ဝှက်ခြင်းသည်ပထဝီဝင်အနေအထားများနှင့်စနစ်များတွင်အချက်အလက်ပြည့်စုံမှုကိုသေချာစေသည်။
သန်း 100 ကျော်က de- ဖော်ထုတ်ဒေတာ
ထိရောက်သော HIPAA အချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားရန်လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့်သက်သေပြပလက်ဖောင်းသည် PII / PHI ၏အန္တရာယ်ကိုလျှော့ချနိုင်သည်။
ပိုမိုလုံခြုံသောဒေတာလုံခြုံရေး
ပိုမိုကောင်းမွန်သောဒေတာလုံခြုံရေးသည်အချက်အလက်ပုံစံများကိုမူဝါဒထိန်းချုပ်မှုနှင့်ထိန်းသိမ်းခြင်းကိုသေချာစေသည်။
တိုးမြှင့်အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု
မည်သူမည်ဝါဆိုသည့်အရွယ်အစားအတိုင်းအတာတစ်ခုအားလူ -on-the-loop ဖြင့်အမည်ဝှက်ပါ။
ရရှိနိုင် & ပေးပို့
ကွန်ယက်ကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီနှင့်အချိန်နှင့်တပြေးညီသတင်းအချက်အလက်၊
လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဒေတာ
PHI လျှော့ချရေး လုပ်ဆောင်မှု
Shaip ၏ တစ်ဦးတည်းပိုင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု API (Data De-identification Platform) ဖြင့် လူနာ၏ ကျန်းမာရေး အချက်အလက် (PHI) ကို အမည်ဝှက် သို့မဟုတ် ဖုံးကွယ်ခြင်းဖြင့် ဆေးစာသားမှတ်တမ်းများကို ဖျောက်ဖျက်ပါ။
ဖွဲ့စည်းထားသော ဆေးမှတ်တမ်းများကို ဖျောက်ဖျက်ပါ။
HIPPA စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာစဉ်တွင် လူနာကျန်းမာရေးအချက်အလက် (PHI) ကို ဆေးမှတ်တမ်းများမှ ဖျောက်ဖျက်ပါ။
ဖြစ်ရပ်မှန်ကိုသုံးပါ
ရည်မှန်းချက်: W2၊ ဘဏ်ရှင်းတမ်း၊ 1099၊ 1040 စသည်တို့အပါအဝင် ဘဏ္ဍာရေးစာရွက်စာတမ်းများမှ PII Data Masking
စိန်ခေါ်မှု: 18+ ဘဏ္documentsာရေးစာရွက်စာတမ်းများအတွက်ကြိုတင်သတ်မှတ်ထား HIPAA အမှတ်အသား 10,000 ၏ဖယ်ရှားရေး။
ကျွန်ုပ်တို့၏ထည့် ၀ င်မှု - ကုန်းတွင်း ၀ န်ထမ်းများကို အသုံးချ၍ ၀ န်ဆောင်မှုခံယူသူ၏ပလက်ဖောင်းပေါ်ရှိငွေစာရင်းစာရွက်စာတမ်း ၁၀၀၀ ကျော်မှ PIIs ကိုဖယ်ထုတ်လိုက်ခြင်း။
အဆုံးရလဒ်: ဘဏ္clientာရေးစာရွက်စာတမ်းများမှအရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုထုတ်ယူရန်အတွက် client သည် AI မောင်းနှင်သည့်သတင်းအချက်အလက်ထုတ်ယူခြင်းပုံစံကိုတီထွင်ခဲ့သည်။
ပန်းတိုင်: PHI အချက်အလက်များကိုလက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများမှဖယ်ရှားပါ။
စိန်ခေါ်မှု: AI မော်ဒယ်များဖွံ့ဖြိုးဆဲအတွက်အသုံးပြုနိုင်သည့်လက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းပေါင်း ၃၀,၀၀၀ ကျော်ကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ထည့် ၀ င်မှု - HIPAA နှင့် Safe Harbor လမ်းညွှန်များကိုလိုက်နာသည့်လက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများမှ PHIs များကိုဖော်ထုတ်ထားခြင်းမရှိပါ
အဆုံးရလဒ်: သုံးစွဲသူ၏သုံးစွဲမှုကိစ္စကိုဖြေရှင်းရန်အတွက်သုံးစွဲသူသည်ကောင်းစွာမှတ်ချက်ပြုထားသည့်နှင့်ရွှေစံသတ်မှတ်ထားသောဒေတာဘေ့စ်ကိုမြှင့်တင်ခဲ့သည်။
ပြည့်စုံသောလိုက်နာမှုလွှမ်းခြုံမှု
GDPR, HIPAA နှင့် PII / PHI တို့၏အပေးအယူအလျှော့ပေးမှုအန္တရာယ်ကိုလျော့နည်းစေသည့် Safe Harbour ဖယ်ရှားရေးသတ်မှတ်ချက်အရကွဲပြားခြားနားသောစည်းမျဉ်းဥပဒေများအရသတင်းအချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားခြင်း
Shaip ကိုသင်၏ Data De-Identification Partner အဖြစ်ရွေးချယ်ရန်အကြောင်းပြချက်များ
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
- တစ်ဦးတည်းပိုင်ဒေတာ de-identification ကိရိယာများ
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
eBook
eBook AI ဖွံ့ဖြိုးရေးအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်သော့ချက်
Social Media Today ၏ဖော်ပြချက်အရနေ့စဉ်နေ့တိုင်းထုတ်ယူနိုင်သည့်မယုံနိုင်လောက်အောင်အချက်အလက်ပမာဏမှာ ၂.၅ quintillion bytes ဖြစ်သည်။ သို့သော်၎င်းသည်သင်တို့၏ algorithm ကိုလေ့ကျင့်ရန်ထိုက်တန်သည်ဟုမဆိုလိုပါ။
ဘလော့ခ်
Shaip သည်အသင်းများတည်ဆောက်ရာတွင်မည်သို့ကူညီပေးသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ဖြေရှင်းချက်
နောက်တစ်ကြိမ်ဆရာဝန်၏ရုံးခန်းသို့သင်လာသောအခါစက်ရုပ်သမားတစ်ယောက်၏ကုသမှုခံယူရန်မမျှော်လင့်ပါနှင့်။ ကွန်ပျူတာနှင့် algorithms ကဘာကိုကြည့်ရမည်၊ ဘာ ၀ ယ်ရမည်၊ နှင့်ကျွန်ုပ်တို့၏လူမှုကွန်ယက်များတွင်မည်သူထည့်ရမည်ကိုပြောပြလိမ့်မည်။
ဘလော့ခ်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏နောက်လှိုင်းကို AI ကမည်သို့စွမ်းဆောင်နိုင်မည်နည်း
အခြားကဏ္sectorsများစွာကဲ့သို့ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုပြောင်းလဲရန်အချက်အလက်များသည်အဆင်သင့်ဖြစ်နေသည်မှာသေချာသည်။ သို့သော်၎င်းသည်အကူအညီပေးရန်လိုအပ်လိမ့်မည်။ ယနေ့ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများသည်ဆေးရုံများမှလူနာအချက်အလက်များ၏ exabytes များကိုစုဆောင်းနေကြသည်။Featured Clients များ
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
သင်၏ AI ဒေတာကို ယနေ့ စတင်ဖော်ထုတ်ပါ။ လူအချင်းချင်း ကွင်းဆက်ဖြင့် အရွယ်အစားအလိုက် ဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားပါ။
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
ဒေတာများကိုဖယ်ရှားခြင်း၊ အချက်အလက်ဖုံးကွယ်ခြင်းသို့မဟုတ်အမည်ဝှက်ခြင်းသည် PHI / PII (ပုဂ္ဂိုလ်ရေးကျန်းမာရေးအချက်အလက် / ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များ) ကဲ့သို့သောလူပုဂ္ဂိုလ်တစ် ဦး ချင်းအား၎င်းတို့၏အချက်အလက်နှင့်တိုက်ရိုက်သို့မဟုတ်သွယ်ဝိုက်။ ချိတ်ဆက်နိုင်သည့်လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်များစသည်တို့ကိုဖယ်ရှားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော လူနာဒေတာသည် PHI (ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကျန်းမာရေးအချက်အလက်) သို့မဟုတ် PII (ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များ) ကို ဖယ်ရှားသည့် ကျန်းမာရေးဒေတာဖြစ်သည်။ PII masking ဟုလည်းလူသိများသော၊ ၎င်းတွင် အမည်များ၊ လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်များနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီအား ၎င်းတို့၏ဒေတာများနှင့် တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်၍ဖြစ်စေ ချိတ်ဆက်နိုင်သည့်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်း ပါဝင်သည်။
PII သည်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည်လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ် (SSN)၊ နိုင်ငံကူးလက်မှတ်နံပါတ်၊ ယာဉ်မောင်းလိုင်စင်နံပါတ်၊ အခွန်ထမ်းမှတ်ပုံတင်နံပါတ်၊ လူနာမှတ်ပုံတင်နံပါတ်၊ ဘဏ္financialာရေးအကောင့်နံပါတ်၊ ခရက်ဒစ်ကဒ်နံပါတ်၊ သို့မဟုတ်ကိုယ်ပိုင်လိပ်စာအချက်အလက် (လမ်းလိပ်စာ၊ အီးမေးလ်လိပ်စာ။ ကိုယ်ပိုင်တယ်လီဖုန်းနံပါတ်များ)
PHI သည်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများ (ဆေးမှတ်တမ်းများ၊ ဓာတ်ခွဲခန်းစစ်ဆေးမှုရလဒ်များ၊ ဆေးကုသမှုဥပဒေကြမ်းများ)၊ အီလက်ထရောနစ်မှတ်တမ်းများ (EHR) သို့မဟုတ်ပြောဆိုသောသတင်းအချက်အလက်များ (ဆရာဝန်သတ်ပုံ) အပါအ ၀ င်မည်သည့်ပုံစံဖြင့်မဆိုကိုယ်ရေးကိုယ်တာကျန်းမာရေးအချက်အလက်များကိုရည်ညွှန်းသည်။
ထင်ရှားသော data de-identification နည်းပညာနှစ်ခုရှိသည်။ ပထမတစ်ခုသည်တိုက်ရိုက်သတ်မှတ်ဖေါ်ထုတ်သူများကိုဖယ်ရှားခြင်းနှင့်ဒုတိယတစ်ခုသည်လူတစ် ဦး အားပြန်လည်ဖော်ထုတ်ရန် (သို့) ဦး တည်ရန်အလားအလာရှိသောအခြားသတင်းအချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားခြင်းသို့မဟုတ်ပြောင်းလဲခြင်းဖြစ်သည်။ Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို လေ၀င်လေထွက်မှန်နိုင်သမျှ တိကျသေချာစေရန် တိကျသောဒေတာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကိရိယာများနှင့် စံလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အသုံးပြုပါသည်။