المكاسب:
- القدرة على تحديد بيانات المريض كبيانات والتزامات شخصية خاصة بموجب KVKK
- القدرة على تنفيذ إخفاء هوية السياق وتقليل البيانات واختيار الأدوات المتوافقة مع الشركة/السياسة
- فهم العواقب السريرية والقانونية والأخلاقية لخرق البيانات وسلسلة الوقاية
بيانات المرضى هي المعلومات الأكثر حميمية للشخص: أمراضه، وخصائصه الجينية، وصحته العقلية، وإدمانه، وصحته الجنسية. في تركيا، يُعرّف قانون حماية البيانات الشخصية رقم 6698 (KVKK) البيانات الصحية بأنها بيانات شخصية خاصة؛ وبعبارة أخرى، فإنه يوفر أعلى مستوى من الحماية. إن إدخال هذه البيانات بلا مبالاة في أداة الذكاء الاصطناعي (AI) يعرض خصوصية المريض والمسؤولية القانونية للخطر. في هذه الوحدة، ستتعلم كيفية حماية بيانات المرضى عند العمل مع الذكاء الاصطناعي، وإخفاء الهوية وتقليل البيانات، واختيار الأدوات الآمنة، وعواقب الاختراق. المبدأ الأساسي: لا تعطي بيانات غير ضرورية؛ إخفاء هوية ما تقدمه؛ استخدم فقط الأدوات المناسبة والمتوافقة مع السياسة.
لماذا تعتبر البيانات الصحية خاصة؟
وفقًا لـ KVKK، البيانات الشخصية هي أي معلومات تخص شخصًا طبيعيًا محددًا أو يمكن التعرف عليه. ومن ناحية أخرى، فإن البيانات الصحية ذات "طبيعة خاصة": فمعالجتها، كقاعدة عامة، تتطلب موافقة صريحة أو ظروف خاصة يسمح بها القانون، ومن الضروري اتخاذ تدابير أمنية أكثر صرامة. حتى لو لم يكن للمريض اسم؛ عندما يجتمع مرض نادر وتاريخ محدد ومؤسسة وعمر، يمكن إعادة تعريف الشخص. ولهذا السبب فإن فكرة "حذفت الاسم، أنا آمن" مضللة؛ تشكل المعرفات غير المباشرة أيضًا مخاطر.
تنبيه: يعد إدخال البيانات الصحية في خدمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدم البيانات للتدريب النموذجي أو التي تكون خوادمها/سياساتها غير واضحة انتهاكًا لـ KVKK إذا لم تكن هناك موافقة صريحة واحتياطات مناسبة. المسؤولية تقع على عاتق الطبيب والمؤسسة؛ "لم أكن أعرف" ليس دفاعا.
ثلاثة دفاعات أساسية
1. تقليل البيانات. قم بتقديم المعلومات الضرورية حقًا للمهمة فقط. ليست هناك حاجة لاسم المريض أو هويته أو عنوانه لتبسيط لغة الملحمة.
2. إخفاء الهوية. قم بإزالة أو استبدال المعرفات المباشرة (الاسم واللقب والمعرف ورقم الملف والهاتف والعنوان والتاريخ) بتسمية. قم أيضًا بتعميم المعرفات غير المباشرة (التشخيص النادر + المؤسسة + التاريخ).
3. الاختيار الآمن للمركبة. اختر الأدوات المتعاقد عليها والشركات والمتوافقة مع KVKK والتي تضمن عدم استخدام البيانات في التعليم. اقرأ سياسة الخصوصية: أين يتم تخزين البيانات، ومدة الاحتفاظ بها، ومن يمكنه الوصول إليها؟
خطوة بخطوة: استخدام الذكاء الاصطناعي المتوافق مع KVKK
- هل هذه البيانات ضرورية؟ لا تعطي أبدا ما هو غير ضروري.
- إخفاء الهوية. مسح المعرفات المباشرة وغير المباشرة.
- التحقق من الأداة. السياسة، الاحتفاظ، الاستخدام التعليمي، موقع الخادم.
- هل يشترط موافقة صريحة؟ إذا لزم الأمر، قم بتنفيذ العملية وفقًا لإجراءات المؤسسة.
- الحفاظ على الإخراج أيضا. هل هناك تسرب للهوية في مخرجات الذكاء الاصطناعي؟
- التتبع والسياسة. الامتثال لسجل معالجة بيانات الشركة.
ثلاث حالات صغيرة
الحالة 1 - الانتهاك المحظور. يريد أحد المساعدين تلخيص حالة مثيرة للاهتمام باستخدام الذكاء الاصطناعي لعرضها. أولاً، يقوم باستخراج الاسم والهوية ورقم الملف والتاريخ من النص، وتعميم المؤسسة واختيار أداة معتمدة من المؤسسة لا تستخدم البيانات في التعليم. وبالتالي، فهو يسرع عمله ويحمي الخصوصية.
الحالة 2 - خطر التعرف غير المباشر. يُدخل الطبيب عبارة "مريض أورام الأطفال الوحيد في المقاطعة X" في الذكاء الاصطناعي. لا يوجد اسم، لكن هذا الوصف يشير إلى طفل واحد؛ يمكن إعادة تعريفها. على حد تعبير زميله، يقوم الطبيب بتعميم العبارة ("حالة أورام أطفال") ويلغي الخطر.
الحالة 3 - أداة خاطئة. تستخدم العيادة أداة مجانية للرد على رسائل المرضى دون قراءة سياسة الخصوصية؛ واتضح فيما بعد أن الأداة استخدمت البيانات في التدريب. تقوم المؤسسة بإيقاف السيارة ومراجعة العملية والانتقال إلى حل متوافق مع KVKK. إن قراءة السياسة مسبقًا كان من شأنها أن تمنع هذا الخطر في المقام الأول.
جدول أنواع المعرفات
النوع
مثال
يجب القيام به
معرف مباشر
الاسم، معرف TR، رقم الملف، الهاتف
إزالة/علامة
شبه وصفي
تاريخ الميلاد الكامل، العنوان الكامل
تعميم (السنة، المنطقة)
معرف غير مباشر
التشخيص النادر + المؤسسة + التاريخ
تعميم السياق
نص مجاني
الاسم/الحدث المذكور في المذكرة
مسح ونظيفة
تسرب الإخراج
الهوية في النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي
تحقق أيضًا من الإخراج
أربعة قوالب قابلة للنسخ
المهمة: البحث عن جميع المعرفات الشخصية/الصحية وتصنيفها في النص أدناه: مباشر (الاسم والمعرف ورقم الملف والهاتف والعنوان)، وشبه (التاريخ الكامل)، وغير مباشر (تشخيص نادر + المؤسسة + التاريخ). استبدل كل منها بـ [LABEL]، مع الاحتفاظ بالأهمية السريرية. النص: [...]
المهمة: تقييم مخاطر التحديد الأحمر لملخص الحالة هذا. ما هي مجموعة المعلومات التي يمكن أن تشير إلى الشخص؟ ما هي العبارات التي يجب أن أقوم بتعميمها لتقليل المخاطر؟ ملخص: [...]
المهمة: قم بإعداد قائمة مرجعية لي لتقييم سياسة الخصوصية لأداة الذكاء الاصطناعي: هل البيانات المستخدمة في التدريب، وكم يتم تخزينها، وأين يوجد الخادم، ومن يصل إليها، وهل هناك اتفاقية KVKK/معالج البيانات؟
المهمة: قم بمسح مخرجات الذكاء الاصطناعي التالية ووضع علامة عليها بحثًا عن أي معلومات تعريفية أو إعادة تعريف قد تحتوي عليها. إذا كان هناك تسريبات، فاقترح نسخة نظيفة. الإخراج: [...]
موجه ضعيف / موجه قوي
ضعيف: "أحمد يلماز، TC 123...، ملف 456، مستشفى X، يلخص ملحمة المريض في المستشفى بالتشخيص التالي."
غوتشلو: "تبسيط ملخص حالة مجهولة: ذكر في الستينيات من عمره، يدخل المستشفى في جناح الطب الباطني، [التشخيص]، [العلاج]. لم يتم ذكر الاسم والمعرف ورقم الملف والمؤسسة والتاريخ الكامل. لا تقدم أي معلومات تعريفية في النسخة المطبوعة."
في الموجه القوي، يتم تصغير البيانات وجعلها مجهولة المصدر؛ كل من الخصوصية والإخراج محميان.
الأخطاء الشائعة
- أفكر "لقد حذفت الاسم، أنا آمن". تصف المعرفات غير المباشرة أيضًا.
- إعطاء بيانات غير ضرورية. لا ينبغي إدخال المعلومات غير المطلوبة للمهمة على الإطلاق.
- عدم قراءة السياسة. وينبغي معرفة ما إذا كانت الأداة تستخدم البيانات في التدريب.
- عدم التحكم في الإخراج. يمكن أيضًا تسريب الهوية في مخرجات الذكاء الاصطناعي.
- تجاوز الموافقة. لا ينبغي إهمال الموافقة الصريحة والإجراءات عند الضرورة.
في حالة الانتهاك: الروابط التالية في السلسلة
يعد إخفاء الهوية واختيار الأداة من الدفاعات الوقائية؛ ولكن إذا كان هناك انتهاك، فيجب أن يعرف مقدما ما يجب القيام به. تفرض KVKK التزامات معينة على مراقب البيانات: تقييم الانتهاك دون تأخير في حالة ملاحظة الانتهاك، وإبلاغ الأشخاص المعنيين، وعند الضرورة، مجلس حماية البيانات الشخصية، للحد من الضرر. وفي البيئة السريرية، يتطلب ذلك من المؤسسة، وليس من طبيب واحد، تشغيل العملية كمراقب للبيانات.
المهم عمليا هو عدم إخفاء المخالفة أو التقليل منها. إن الموقف "لم يكن له اسم على أي حال" أو "لم يلاحظ أحد" يزيد من تقويض المخاطر القانونية وثقة المرضى. رد الفعل الصحيح هو الإبلاغ فورًا عن الحادث إلى الوحدة ذات الصلة في المؤسسة (مراقب البيانات/الامتثال)، وتوثيق البيانات وأين تذهب، وإجراء التصحيح لمنع تكرارها. كما أن الانتهاك يمثل أيضًا فرصة للتعلم تكشف عن الحلقة الضعيفة في النظام: ما هي الخطوة التي تم تخطيها، وما هي القاعدة التي كانت مفقودة؟
تنبيه: إخفاء انتهاك الخصوصية قد يكون له عواقب أكثر خطورة من الانتهاك نفسه. إن الإبلاغ الشفاف والمعالجة السريعة هو الطريق الصحيح، سواء من الناحية القانونية أو الأخلاقية.
باختصار
بيانات المرضى هي بيانات شخصية خاصة بموجب KVKK وتتطلب أعلى درجات الحماية. قم بتطبيق ثلاثة دفاعات عند العمل مع الذكاء الاصطناعي: لا تقدم البيانات غير المطلوبة (التقليل)، وإخفاء هوية ما تقدمه (المعرفات المباشرة وغير المباشرة)، واختر فقط الأدوات المتوافقة مع السياسة، ولا تستخدم البيانات للتدريب. تحقق أيضًا من الإخراج بحثًا عن التسريبات. إن عواقب الانتهاك خطيرة من الناحية السريرية والقانونية والأخلاقية؛ المسؤولية تقع على عاتق الطبيب والمؤسسة.
مهمة التطبيق
قم بتقييم سياسة الخصوصية لأداة الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها بنفسك من خلال القائمة المرجعية أعلاه: هل البيانات المستخدمة في التدريب، وما مقدارها المخزنة، وأين يوجد الخادم؟ ثم قم بإخفاء هوية نص الحالة الحقيقية (بيدك)؛ ابحث عن كل من المعرفات المباشرة وشبه وغير المباشرة وقم بمسحها. فكر فيما إذا كان لا يزال هناك خطر إعادة تحديد الهوية.
قائمة مرجعية
- [ ] لم أقدم أبدًا بيانات غير ضرورية لهذه المهمة.
- [ ] لقد قمت بإزالة/وضع علامة على المعرفات المباشرة.
- [ ] قمت بتعميم المعرفات شبه وغير المباشرة.
- [ ] لقد قمت بتقييم خطر إعادة تحديد الهوية.
- [ ] لقد قرأت سياسة الخصوصية الخاصة بالأداة وتأكدت من ملاءمتها.
- [ ] لقد قمت بفحص إخراج الذكاء الاصطناعي بحثًا عن تسرب الهوية.
- [ ] لقد قمت بتطبيق موافقة صريحة وإجراءات مؤسسية عند الضرورة.