የውሂብ ግላዊነት፣ KVKK፣ ስነምግባር እና የሞዴል ማረጋገጫ

ትርፍ፡

• በ KVKK/ግላዊነት ወሰን ውስጥ የታካሚውን የላቦራቶሪ መረጃን ማንነት የመደበቅ እና ደህንነቱ የተጠበቀ መሳሪያዎችን እና የውሂብ ማቀነባበሪያ ህጎችን የመተግበር ችሎታ።
• በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ሞዴሎች ክሊኒካዊ አጠቃቀም ላይ ማረጋገጫ፣ የአፈጻጸም መለኪያዎች እና የአድልዎ ቁጥጥር ለምን አስገዳጅ እንደሆኑ ይረዱ።
• አራቱን የሥነ ምግባር መርሆዎች እና የኃላፊነት ሰንሰለት በእያንዳንዱ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ በመጠቀም የመጨረሻውን ኃላፊነት የመሸከም ችሎታ

ላቦራቶሪ በጣም መረጃን ከሚጠይቁ የጤና አጠባበቅ ሥርዓቶች አንዱ ነው። እያንዳንዱ ታካሚ፣ እያንዳንዱ ፈተና፣ እያንዳንዱ ውጤት የውሂብ ቁራጭ ነው፣ እና አብዛኛዎቹ እነዚህ ክፍሎች ሚስጥራዊነት ባለው የግል መረጃ ወሰን ውስጥ ናቸው - ማለትም የጤና መረጃ። አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ በዚህ መረጃ ላይ በመስራት ትልቅ ዋጋ ሊያስገኝ ይችላል ነገርግን በግዴለሽነት ጥቅም ላይ ሲውል ተመሳሳይ ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ ወደ ከባድ የግላዊነት ጥሰት፣ የህግ ተጠያቂነት እና በታካሚ እምነት ላይ ጉዳት ያስከትላል። በተጨማሪም, ስለ ምስጢራዊነት ብቻ አይደለም: በክሊኒካዊ ጥቅም ላይ የዋለ አርቲፊሻል ኢንተለጀንስ ሞዴል በእውነት አስተማማኝ መሆኑን ማረጋገጥ - ማለትም ማረጋገጫ - እና ይህ ሞዴል ለተወሰኑ ታካሚ ቡድኖች (አድልዎ) ኢ-ፍትሃዊ አለመሆኑን ማረጋገጥ ሙያዊ እና ሥነ-ምግባራዊ ግዴታ ነው.

በዚህ ክፍል ውስጥ የታካሚውን የላቦራቶሪ መረጃ በ KVKK/ምስጢራዊነት እንዴት መጠበቅ እንደሚችሉ ይማራሉ; የክሊኒካዊ AI ሞዴሎችን ማረጋገጥ, የአፈፃፀም መለኪያዎች እና አድልዎ መቆጣጠር; እና በእያንዳንዱ አጠቃቀም ላይ የስነምግባር መርሆዎችን እንዴት ማሰር እንደሚቻል። መሰረታዊ መርሆ፡ መረጃው ማንነቱ ሳይገለጽ ወደ የትኛውም ተሽከርካሪ አይገባም። በራስዎ መረጃ ላይ እስካልተረጋገጠ ድረስ ምንም ዓይነት ሞዴል በክሊኒካዊ ውሳኔዎች ውስጥ አይሳተፍም ። እና የመጨረሻው ሃላፊነት ሁልጊዜ በባለሙያው ላይ ነው.

ግላዊነት: ምን ውሂብ, እንዴት እንደሚጠብቀው

የታካሚዎች የላቦራቶሪ መረጃ (ውጤቶች, የምርመራ, የፕሮቶኮል ቁጥር, ማንነት) በ KVKK (የግል ውሂብ ጥበቃ ህግ) በቱርክዬ, GDPR በአውሮፓ ውስጥ የተጠበቀ ነው, እና የጤና መረጃ "ልዩ ተፈጥሮ" ስለሆነ ተጨማሪ ጥበቃ ያስፈልገዋል. ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታን ሲጠቀሙ ሶስት መሰረታዊ ህጎች

1. ስም-አልባ አድርግ። ስም፣ TR መታወቂያ፣ ፕሮቶኮል/ፋይል ቁጥር፣ የትውልድ ቀን፣ የእውቂያ እና የተቋም መረጃ ያስወግዱ። "68 ዓመቷ ሴት ታካሚ" በቂ ነው; "አይሴ ይልማዝ፣ 12.03.1957" አይደለም። እንደ ብርቅዬ በሽታ + ትንሽ ቦታ ያሉ ውህዶች በተዘዋዋሪ ማንነትን ሊያሳዩ እንደሚችሉ ልብ ይበሉ።
2. አነስተኛ የውሂብ ፖሊሲ። ለሥራው የሚያስፈልገውን አነስተኛውን ውሂብ ያጋሩ. የማጣቀሻ ክልል ጥያቄ ሙሉውን የታካሚ ፋይል አይፈልግም።
3. ደህንነቱ የተጠበቀ የተሽከርካሪ ምርጫ። የውሂብ ሂደት ስምምነት ያላቸውን የድርጅት መሳሪያዎችን ይምረጡ እና የእርስዎን ውሂብ በሞዴል ስልጠና ውስጥ አይጠቀሙ። የታካሚ ጥሬ ፋይል ወደ ይፋዊ መሳሪያ መስቀል በጣም የተለመደው እና በጣም ከባድ ጥሰት ነው።

የውሂብ አይነት

አደጋ

ትክክለኛ ባህሪ

ስም፣ TR መታወቂያ፣ የፕሮቶኮል ቁጥር

ቀጥተኛ መለያ

ያውጡ፣ ማንነታቸውን አይገልጹ

የትውልድ ቀን, አድራሻ

ቀጥተኛ ያልሆነ መታወቂያ

ወደ የዕድሜ ክልል ያውርዱ፣ አድራሻ ያስወግዱ

የውጤት ዋጋዎች

የጤና መረጃ

ስም-አልባ፣ በትንሹ አጋራ

ምስል (ስሚር ፣ ፓቶሎጂ)

የጤና መረጃ + የመታወቂያ ፍንጭ

በተረጋገጠው ክሊኒካዊ ስርዓት ውስጥ ያስቀምጡት; ወደ ክፍት ተሽከርካሪ መጫን

ትኩረት፡ "ኢንክሪፕት አድርጌዋለሁ፣ ስለዚህ ስሙን መላክ እችላለሁ" ስህተት ነው። ምስጠራ መጓጓዣውን ደህንነቱ የተጠበቀ ያደርገዋል፣ ነገር ግን የማንነት መረጃን ወደ AI መሳሪያ ለመላክ አያጸድቅም። የማንነት መረጃ ወጥቷል።

የሞዴል ማረጋገጫ፡ ለምን "የታተመ" በቂ አይደለም።

የ AI ሞዴል (ለምሳሌ የምስል ክላሲፋየር ወይም የትርጓሜ ሞተር) በአንድ ቦታ ላይ በደንብ ስለሚሰራ፣ በቤተ ሙከራዎ ውስጥ በደንብ ይሰራል ማለት አይደለም። ሞዴሉ በሌላ ህዝብ ፣ በሌላ መሳሪያ ፣ በሌላ የማቅለም ፕሮቶኮል ላይ ሰልጥኖ ሊሆን ይችላል ። የእሱ አፈጻጸም በእርስዎ ናሙናዎች ውስጥ ሊለያይ ይችላል. ይህ የማከፋፈያ ፈረቃ ይባላል። ስለዚህ, ወደ ክሊኒካዊ ጥቅም ላይ የሚውለው እያንዳንዱ ሞዴል በራስዎ መረጃ ላይ መረጋገጥ አለበት, አፈፃፀሙ በየጊዜው መለካት እና መከታተል አለበት.

ለማረጋገጫ ጥቅም ላይ የዋሉ ቁልፍ የአፈጻጸም መለኪያዎች፡-

• ትብነት፡ ሞዴሉ በትክክል የታመሙ/አዎንታዊ የሆኑትን በትክክል የሚይዝበት ፍጥነት። ዝቅተኛ ስሜታዊነት = ያመለጡ እውነተኛ አወንታዊ (ውሸት አሉታዊዎች) = ወሳኝ ግኝቶችን የማጣት አደጋ።
• ልዩነት፡ ትክክለኛ ጤናማ/አሉታዊ የሆኑትን የማስወገድ መጠን። ዝቅተኛ ልዩነት = ብዙ የውሸት ማንቂያዎች።
• የውሸት አሉታዊ/የሐሰት አወንታዊ ተመኖች፡- በቤተ ሙከራ ውስጥ የውሸት አሉታዊ (ወሳኝ ግኝትን ማጣት) በአጠቃላይ ከሐሰት አወንታዊ ይልቅ አደገኛ ነው። ይህ ሚዛን የሚስተካከለው በአምሳያው በታቀደው አጠቃቀም መሰረት ነው.

ሞዴሉ ከተረጋገጠ በኋላ አይረሳም; በጊዜ ሂደት፣ መሳሪያ፣ ሬጀንት፣ የህዝብ ብዛት ሊቀየር እና አፈፃፀሙ ሊቀየር ይችላል። ስለዚህ ቀጣይነት ያለው ክትትል እና ወቅታዊ ግምገማ ያስፈልጋል.

አድልዎ፡ ምሳሌው ለማን ነው ፍትሃዊ ያልሆነው?

አንድ ሞዴል በስልጠና መረጃ ውስጥ ስላለው አለመመጣጠን ይማራል። የምስሉ ሞዴል በአብዛኛው የአንድ የተወሰነ ታካሚ ቡድን ምሳሌዎች ላይ ከሰለጠነ፣ ባልተወከለው ቡድን ውስጥ ብዙ ስህተቶችን ሊያደርግ ይችላል። በላብራቶሪ አውድ ውስጥ፣ ይህ ማለት ሞዴሉ ለተወሰነ ዕድሜ፣ ጾታ ወይም ክሊኒካዊ ቡድን ያነሰ ጥሩ አፈጻጸም አለው ማለት ነው - እና ይህ የእኩልነት/የሥነምግባር ጉዳይ ነው። ሲረጋገጥ በአጠቃላይ ብቻ ሳይሆን በንዑስ ቡድኖች ውስጥ አፈጻጸምን ማረጋገጥ አስፈላጊ ነው. አድሎአዊነትን ችላ ማለት ለአንዳንድ ታካሚዎች በዝምታ የከፋ አገልግሎት መስጠት ማለት ነው።

የሥነ ምግባር አራት መርሆዎች እና የኃላፊነት ሰንሰለት

አራቱ መሰረታዊ የጤና ስነምግባር መርሆዎች በላብራቶሪ AI ላይም ተፈጻሚ ይሆናሉ፡-

• ጥቅም፡- ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ ለታካሚው ጥቅም ጥቅም ላይ መዋል አለበት; ማፋጠን ደህንነትን መጉዳት የለበትም።
• ተንኮል-አዘል ያልሆነ፡ ያልተረጋገጠ ውፅዓት፣ አስመሳይ ወሳኝ እሴት፣ ያመለጡ ግኝቶች ወደ ጉዳት ሊያደርሱ ይችላሉ። እነሱን መከላከል ሥነ ምግባራዊ ግዴታ ነው.
• ራስን በራስ የማስተዳደር፡ በሽተኛው በመረጃው ላይ ያለው መብቶች የተጠበቁ ናቸው; ሚስጥራዊነት እና ፍቃድ ይከበራል።
• ፍትህ: አምሳያው ለሁሉም ታካሚዎች እኩል ጥራት ያለው አገልግሎት መስጠት አለበት; አድልዎ መፈተሽ አለበት።

እና ከሁሉም በላይ የኃላፊነት ሰንሰለት አለ፡ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ውጤቱን ሊያመጣ ይችላል ነገርግን ኤክስፐርቱ ለዚያ ውጤት ውጤት ተጠያቂ ነው. "ኤአይኤ እንዲህ አለ" ሰበብ አይደለም; ፊርማ, ውሳኔ እና ኃላፊነት የሰው ልጅ ነው.

ደካማ ጥያቄ / ጠንካራ ጥያቄ

ደካማ ጥያቄ፡

የ Ayşe Yilmaz (TC 123...፣ ፕሮቶኮል 2024-88) ሁሉንም ውጤቶች እና ምርመራ መተርጎም እና ሪፖርት ፃፍ።

ይህ ጥያቄ በቀጥታ የማንነት መረጃን (KVKK ጥሰት) ይዟል፣ አነስተኛውን የመረጃ መርህ ይጥሳል እና ምርመራን ይጠይቃል። ከባድ የግላዊነት እና የድንበር ጥሰት ነው።

ኃይለኛ ጥያቄ፡-

የእርስዎ ሚና፡- DRAFT ዝግጅት ረዳት የላብራቶሪ ባለሙያ። ከታች ያለው ውሂብ ስም-አልባ ነው; የመታወቂያ መረጃ አልያዘም። በሚፈለገው ክሊኒካዊ/ትንታኔ መረጃ ብቻ ይስሩ። ምርመራ ማድረግ; "የሚቻል" ቋንቋ ተጠቀም; ሐኪም ያመልክቱ. ታካሚ: የ 68 ዓመቷ ሴት, የታወቀ የታይሮይድ በሽታ. ስም-አልባ ውጤቶች (ከማጣቀሻ ጋር)፡ TSH 6.2 mIU/L (ማጣቀሻ 0.4-4.0)፣ ነጻ T4 በመደበኛ ክልል ውስጥ። ተግባር: ለታካሚው ቀላል አጭር መግለጫ ይጻፉ; የማንነት ፍንጭ መፍጠር።

ኃይለኛ መጠየቂያው ስም-አልባ ነው፣ በትንሽ መረጃ ይሰራል፣ ምርመራውን ለባለሞያው ያቆየዋል እና ገደቡን ይገልጻል።

ሶስት ጥቃቅን ጉዳዮች

ጉዳይ 1 - የግላዊነት ጥሰትን መከላከል። የታካሚን ሪፖርት ለመተርጎም አንድ ቴክኒሻን በመጀመሪያ ስሙን፣ መታወቂያውን እና የፕሮቶኮል ቁጥሩን ከጽሑፉ ላይ በ"Anonymization Control" አብነት ያወጣል። ዕድሜን, ጾታን እና የውጤት እሴቶችን ብቻ ይተዋል. ከዚያ ደህንነቱ በተጠበቀ የድርጅት መሳሪያ ውስጥ ይሰራል። መረጃ ከማንነት ጋር ከተቋሙ ውጭ አይሄድም። ጥሰቱ ሥራ ከመጀመሩ በፊት ተከልክሏል.

ጉዳይ 2 - ያልተረጋገጠ የሞዴል ወጥመድ። አንድ ላቦራቶሪ በቀጥታ በራሱ መሣሪያ ውስጥ በሌላ ማዕከል የተዘጋጀ የሽንት ደለል ሞዴል በመጠቀም ይጀምራል; አያጸድቅም. ከጥቂት ቆይታ በኋላ, ሞዴሉ በቆሻሻ ፕሮቶኮሎች (የስርጭት ፈረቃ) ውስጥ አንዳንድ ክሪስታሎችን በተደጋጋሚ እንደሚያመልጥ ተስተውሏል. የውሸት አሉታዊ ነገሮች ተከማችተዋል. ትምህርት፡ ሞዴሉ በራስዎ መረጃ ላይ እስካልተረጋገጠ እና ስሜታዊነት/ልዩነት እስኪለካ ድረስ ክሊኒካዊ ውሳኔ ላይ አይካተትም።

ጉዳይ 3 - አድልዎ መያዝ. በአፈጻጸም ኦዲት ውስጥ፣ የአንድ ሞዴል አጠቃላይ ስሜታዊነት ከፍ ያለ ቢመስልም፣ በአረጋውያን ታካሚዎች ንዑስ ቡድን ውስጥ በጣም ዝቅተኛ ሆኖ ተገኝቷል። ሞዴሉ በዚህ ቡድን ውስጥ ተጨማሪ ስህተቶችን ያደርጋል. ላቦራቶሪው ለዚህ ሞዴል ውጤቶች ቡድን ተጨማሪ የባለሙያ ግምገማን ይጨምራል እና አምራቹን ያነጋግራል። ትምህርት: አፈጻጸም በአጠቃላይ ብቻ ሳይሆን በንዑስ ቡድኖች ውስጥም ይፈትሻል; የፍትህ መርህ ይህንን ይጠይቃል።

ሊገለበጡ የሚችሉ የጥያቄ አብነቶች

ስም-አልባ ቁጥጥር አብነት ስም፣ TR መታወቂያ፣ ፕሮቶኮል/ፋይል ቁጥር፣ የትውልድ ቀን፣ አድራሻ፣ የስልክ እና የተቋም መረጃ ከዚህ በታች ካለው ጽሑፍ አውጣ፤ በ "[ተወገደ]" ይተኩ። ቀጥተኛ ያልሆነ መታወቂያ ፍንጭ ካለ አስጠንቅቅ (አልፎ አልፎ ምርመራ + ትንሽ ቦታ)። አስፈላጊውን ክሊኒካዊ/ትንታኔ መረጃ ብቻ ይተው። ጽሑፍ፡ [ጽሑፍ]።

የሞዴል የማረጋገጫ እቅድ አብነት ለክሊኒካዊ አገልግሎት የምጠቀምበትን አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ሞዴል ረቂቅ የማረጋገጫ እቅድ አዘጋጁ፡ በምን አይነት መረጃ ልፈትነው፣ ስሜታዊነት/ልዩነት እንዴት እንደሚለካ፣ የውሸት አሉታዊ/አወንታዊ ሚዛንን እንዴት መገምገም እንደሚቻል፣ የንዑስ ቡድን (እድሜ/ጾታ) አፈጻጸምን እንዴት መቆጣጠር እንደሚቻል፣ በየስንት ጊዜ እንደገና መገምገም እንደሚቻል። እኔ እወስናለሁ; የማረጋገጫ ዝርዝር አዘጋጅተዋል።

BIAS CHECK TEMPLATEI የአንድን ሞዴል አፈጻጸም ይገመግማል። በየትኞቹ ንዑስ ቡድኖች (ዕድሜ፣ ጾታ፣ ክሊኒካዊ ቡድን፣ የናሙና ዓይነት) አፈጻጸምን በተናጥል መፈለግ እንዳለብኝ እና በአንድ ቡድን ውስጥ በጣም ደካማ አፈጻጸም ካገኘሁ ምን እርምጃዎችን መውሰድ እንዳለብኝ ይዘርዝሩ። የፍትሃዊነት/ የእኩልነት ማሳሰቢያዎችን ያክሉ።

ሥነ ምግባራዊ ራስን በራስ የመመርመር አብነት እኔ ልሠራው ያለሁት የ AI አጠቃቀም በአራት የሥነ ምግባር መርሆች መሠረት ኦዲት ይደረጋል፡ ጥቅማ ጥቅሞች፣ ብልግና አለመሆን፣ ራስን በራስ የማስተዳደር (ግላዊነት/ፈቃድ)፣ ፍትሃዊነት። ለእያንዳንዱ ፖሊሲ የአደጋ ጥያቄ ይጠይቁ። እንዲሁም፣ “ለዚህ ምርት ተጠያቂው ማነው?” ጥያቄህን እንድመልስ ጠይቀኝ። አጠቃቀም፡ [ትርጉም]።

የተለመዱ ስህተቶች

• ለተሽከርካሪው የመታወቂያ መረጃ መስጠት. ስም፣ TR መታወቂያ ቁጥር እና የፕሮቶኮል ቁጥር ሳይገለጽ አይጋሩም። ምስጠራ ይህንን አያጸድቅም።
• ቀጥተኛ ያልሆነ ማንነትን መርሳት። እንደ ብርቅዬ ምርመራ + ትንሽ ቦታ ያሉ ውህዶች ማንነትን ሊያሳዩ ይችላሉ።
• ሞዴሉን ሳያረጋግጡ መጠቀም. ሌላ ቦታ እየሄደ ያለ ሞዴል ​​በመረጃዎ ላይ የተለየ አፈጻጸም ሊሰጥ ይችላል።
• በአጠቃላይ አፈፃፀሙን ብቻ ይመልከቱ። የንዑስ ቡድን ትንታኔ ካልተደረገ አድልዎ ተደብቆ ይቆያል።
• ኃላፊነትን በአምሳያው ላይ ማስቀመጥ. "AI አለ" ምንም ሰበብ አይደለም; ውሳኔውና ፊርማው የባለሙያው ነው።

ጠቃሚ ምክር፡ ከእያንዳንዱ የ AI አጠቃቀም በፊት፣ ሁለት ጥያቄዎችን አብራችሁ ጠይቁ፡ “ይህ ውሂብ ማንነቱ ተወግዷል?” እና "ይህ ሞዴል በእኔ ምርት ላይ እንዴት እንደሚሰራ አውቃለሁ?" የመጀመሪያው መልስ ግላዊነትን ይጠብቃል, የሁለተኛው መልስ ደህንነትን ይከላከላል.

በማጠቃለያው

የላቦራቶሪ መረጃ ልዩ ጥራት ያለው የጤና መረጃ ነው; ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታን ሲጠቀሙ ማንነትን መደበቅ፣ አነስተኛ የውሂብ ፖሊሲ ​​እና ደህንነቱ የተጠበቀ መሣሪያ መምረጥ ግዴታ ነው። በክሊኒካዊ ጥቅም ላይ የሚውሉ ሞዴሎች በራስዎ መረጃ መረጋገጥ አለባቸው; ስሜታዊነት ፣ ልዩነት እና የውሸት አሉታዊ / አወንታዊ ሚዛን መለካት አለበት ፣ አድልዎ ለመፈተሽ አፈጻጸም በንዑስ ቡድኖች ውስጥ መፈተሽ አለበት። አራት የሥነ ምግባር መርሆች-ጥቅማጥቅሞች፣ ኢ-ምግባራዊ አለመሆን፣ ራስን በራስ የማስተዳደር፣ ፍትህ—በእያንዳንዱ ጥቅም ላይ የተጠመዱ ናቸው፣ እና ከሁሉም በላይ የኃላፊነት ሰንሰለት ይቆማሉ፡ ምንም እንኳን ውጤቱ ከአምሳያው የመጣ ቢሆንም ውሳኔው እና ኃላፊነቱ በባለሙያው ላይ ነው።

የመተግበሪያ ተግባር

የታካሚውን የናሙና ጽሑፍ በ"ስም ማጥፋት ቁጥጥር" አብነት ስም ይሰርዙ እና ምን መረጃ እንዳስወገዱ ይዘርዝሩ። በ"ሞዴል የማረጋገጫ እቅድ" አብነት እየተጠቀሙበት ላለው (ወይም ለመጠቀም ለማሰብ ላሰቡት) የ AI ሞዴል የማረጋገጫ ዝርዝር ይፍጠሩ። ስሜታዊነት/ልዩነት እና ንዑስ ቡድን ትንታኔን ያካትቱ። በመጨረሻም፣ ከአራቱ መርሆች አንጻር አንድን አጠቃቀም በ"ሥነ ምግባራዊ ራስን ኦዲት" አብነት ይገምግሙ።

የማረጋገጫ ዝርዝር

• [ ] ውሂቡን ስም አልገለጽኩትም; ቀጥተኛ እና ቀጥተኛ ያልሆኑ የማንነት ፍንጮችን አስወግጃለሁ።
• [ ] አነስተኛውን የውሂብ ፖሊሲ ​​ተግባራዊ አድርጌያለሁ; አስፈላጊ የሆነውን ብቻ ነው የተጋራሁት።
• [ ] ደህንነቱ የተጠበቀ፣ የድርጅት እና የውሂብ ሂደት ኮንትራት ያለው መሳሪያ ተጠቀምኩ።
• [] ሞዴሉን በራሴ መረጃ አረጋግጫለሁ; ስሜታዊነት/ልዩነት ለካሁ።
• [ ] አፈጻጸምን በንዑስ ቡድኖች ውስጥ ፈትጬ አድልዎ እንዳለኝ አረጋገጥኩ።
• [ ] አራቱን የሥነ ምግባር መርሆች ተመልክቻለሁ እና ኃላፊነቱ በባለሙያው ላይ እንዳለ አረጋግጣለሁ።