ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳಿಗೆ ಉತ್ತೇಜನ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ನಾವು ಇಂದು ಚರ್ಚಿಸಲಿರುವ ವಿಷಯದ ಸಾರಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಹಲವು ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಕೇವಲ 10-20% ಬಳಸಬಹುದಾದ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವಿಸಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಈ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ನಲ್ಲಿನ 90% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಿಲ್ಲ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯರ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ನಂತಹ ಅನಲಾಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊವಿಶುವಲ್ ಡೇಟಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಡೇಟಾದವರೆಗೆ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿದೆ.
ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ಇಂತಹ ಬೃಹತ್ ಭಾಗಗಳು ನಂಬಲಾಗದ ಒಳನೋಟಗಳಿಗೆ ನೆಲೆಯಾಗಿದೆ, ಅದು ದಶಕಗಳಿಂದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮುಂದಿಡುತ್ತದೆ. ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಜೀವ-ಸೇವಿಸುವ ಸ್ವಯಂ-ನಿರೋಧಕ ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಗೆ ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಗೆ ಸಹಾಯವಾಗಲಿ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವು ಅಜ್ಞಾತ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಅಂತಹ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿರುವಾಗ, ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆ GDPR ಮತ್ತು HIPAA ನಂತಹ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ, ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್.
ಡಿಮಿಸ್ಟಿಫೈಯಿಂಗ್ ಕುರಿತು ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಲೇಖನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದೇವೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ. ಮೀಸಲಾದ (ವಿಸ್ತೃತವಾಗಿ ಓದಿ) ಲೇಖನವಿದೆ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಹಾಗೆಯೇ. ಸಮಗ್ರ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಓದಲು ನಾವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಾವು ಈ ಲೇಖನವನ್ನು ವಿಶೇಷ ತುಣುಕುಗಾಗಿ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್.
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಸ್ವರೂಪಗಳು, ಫೈಲ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಗಾತ್ರಗಳು, ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಹರಡಿಕೊಂಡಿದೆ. ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವು ಆಡಿಯೊ, ಪಠ್ಯ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ, ಅನಲಾಗ್ ನಮೂದುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು (PII) ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್.
ಮೂಲಭೂತ ಸವಾಲುಗಳ ಒಂದು ನೋಟವನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡಲು, ತ್ವರಿತ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆ – ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಗ ಅಥವಾ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ಅಂಶದ ಹಿಂದಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು AI ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರನಿಗೆ ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಸರು ಕಂಪನಿಯ ಹೆಸರೇ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹೆಸರು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕೇ ಎಂಬ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಯನ್ನು ತರಬಹುದು.
- ಪಠ್ಯೇತರ ಡೇಟಾ - ಅಲ್ಲಿ ಹೆಸರುಗಳು ಅಥವಾ PII ಗಳಿಗೆ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಅಥವಾ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಬೆದರಿಸುವ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರನು ಗಂಟೆಗಟ್ಟಲೆ ತುಣುಕನ್ನು ಅಥವಾ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು.
- ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ - ಇದು ವೈದ್ಯರ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅಥವಾ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಪ್ರವೇಶದಂತಹ ಅನಲಾಗ್ ಡೇಟಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಿಜವಾಗಿದೆ. ಕೈಬರಹದಿಂದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮಿತಿಗಳವರೆಗೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು.
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಬೆಸ್ಟ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಿಂದ PII ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಆದರೆ ಅಸಾಧ್ಯವಲ್ಲ. ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಟ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಚಿತ್ರ ತಿದ್ದುಪಡಿ: ಇದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಮಸುಕುಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಡೇಟಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇವುಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷ ಅಕ್ಷರಗಳಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ಹೆಸರುಗಳು, ಸಂಪರ್ಕ ವಿವರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಳಾಸಗಳಂತಹ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ PII ಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು.
ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಪರ್ಟರ್ಬೇಷನ್: ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಬ್ಬನಿಗೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಆದರ್ಶ ವಿಧಾನವು ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್: ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಿಂದ PII ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಇದು ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು:
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ - ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು PII ಅಥವಾ PII ಅಲ್ಲದ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ - ಪಿಐಐಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ
ಈ ವಿಧಾನವು ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾರ್ಯದ ಅತ್ಯಂತ ಅನಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ. ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ML ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆ, ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾನವ-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ: ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡಿಜಿಟಲ್ ವರ್ಡ್ಪ್ಲೇ ಆಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿತ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ:
- ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ - PII ಗಳನ್ನು ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ಟೋಕನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ
- ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ PII ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ/ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ
- ಷಫಲಿಂಗ್ - PIIಗಳನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಜಂಬಲ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಧಾನವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರು-ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ
ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಆಟಗಾರರಿಗೆ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಏಕೈಕ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಏರ್ಟೈಟ್, ಫೂಲ್ಫ್ರೂಫ್ ಮತ್ತು HIPAA ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಿಗೆ ಅಂಟಿಕೊಂಡಿರುವುದು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಮಾಡುವುದು ಶೇಪ್. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಠಿಣ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ತಗ್ಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ-ಪ್ರಧಾನ ಉದ್ಯಮವಾಗಿರುವ ನಾವು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗಳ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಶೈಪ್ನಿಂದ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಆರೋಗ್ಯದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಇಂದು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಿ.
