Patientendatenschutz, Datenvertraulichkeit und Ethik

Gewinne:

• Fähigkeit zu definieren, warum Patientendaten sensible personenbezogene Daten sind und wie sie geschützt werden können, bevor sie an Tools der künstlichen Intelligenz weitergegeben werden
• Fähigkeit, den Kontext zu de-identifizieren, Werkzeuge zu wählen, die keine Daten in der Bildung verwenden, und sich zur Gewohnheit zu machen, institutionelle Richtlinien einzuhalten.
• Fähigkeit, die beruflichen, rechtlichen und ethischen Konsequenzen von Datenschutzverletzungen und die Priorität des Schutzes des Patientenvertrauens zu verstehen.

Ein Patient vertraut Ihnen seine privatesten Informationen an: seine Krankheit, seine Vergangenheit, seine Ängste, manchmal auch die Geheimnisse, die er niemandem erzählt hat. Dieses Vertrauen ist die Grundlage des Pflegeberufs, und die Patientenvertraulichkeit ist das konkrete Gegenstück dieses Vertrauens. Obwohl KI-Tools leistungsstark sind, stellen sie auch ein Risiko für die Privatsphäre dar: Das achtlose Eintippen von Patienteninformationen in ein KI-Tool bedeutet, dass diese Informationen herausgegeben werden, ohne zu wissen, wohin sie gehen, ob sie gespeichert werden und ob sie in der Ausbildung verwendet werden. In dieser Einheit erfahren Sie, wie Sie Patientendaten im Zeitalter der künstlichen Intelligenz schützen. Das Grundprinzip lautet: Patientendaten sind besondere personenbezogene Daten; Es wird keinem Tool der künstlichen Intelligenz weitergegeben, ohne dass es anonymisiert wird und ein sicheres und zugelassenes Tool verwendet wird.

Warum Patientendaten privat geschützt sind

Personenbezogene Daten sind alle Informationen, die eine Person identifizieren (Name, Ausweisnummer, Adresse). Besondere personenbezogene Daten sind sensiblere Kategorien; Gesundheitsdaten stehen dabei an erster Stelle. Wenn die Krankheit einer Person offengelegt wird, können Beschäftigung, Versicherung, soziale Beziehungen und Würde darunter leiden. Aus diesem Grund schützt das Gesetz (KVKK – Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten in unserem Land; DSGVO in Europa) Gesundheitsdaten auf höchstem Niveau und bindet ihre Verarbeitung an strenge Regeln. Gesundheitseinrichtungen haben auch ihre eigenen Datenschutzrichtlinien und Patientenrechtsbestimmungen.

Wenn Sie Patienteninformationen in ein KI-Tool eingeben, werden diese Informationen häufig an einen Server außerhalb Ihrer Einrichtung gesendet. Sie haben keine Kontrolle darüber, wie das Tool die Daten speichert, wer darauf zugreift und ob es sie im Training verwendet. Daher müssen Daten geschützt werden, bevor sie das Fahrzeug erreichen.

Achtung: „Ich habe nur um Hilfe gebeten“ rechtfertigt keinen Eingriff in die Privatsphäre. Schreiben des Namens, der ID, einer seltenen Diagnose oder identifizierender Details eines Patienten in ein nicht genehmigtes Tool für künstliche Intelligenz; Es handelt sich um einen Berufs-, Ethik- und Rechtsverstoß. Der Schaden kann nicht wiedergutgemacht werden.

Wie man sich de-identifiziert

Bei der De-Identifizierung (Anonymisierung) werden alle Informationen, die eine Person identifizieren können, aus einem Text entfernt oder durch eine Markierung ersetzt. Identifikatoren wie Vorname, Nachname, TR-ID, Aktenzeichen, Geburtsdatum, Adresse, Telefonnummer, Datum, seltene Diagnosekombination und Beruf werden gelöscht. Achtung: Manchmal können Informationen, die einzeln harmlos erscheinen, in ihrer Gesamtheit eine Person bekannt machen (z. B. „der einzige Dialysepatient des Dorfes“). Bei der Anonymisierung reicht es nicht aus, einfach nur den Namen zu löschen; Es muss sichergestellt werden, dass der Kontext die Person nicht verrät.

Für die meisten Aufgaben ist die Arbeit mit nicht identifiziertem Text ausreichend: Ein Entwurf eines Pflegeplans, ein SBAR-Layout, ein Schulungsmaterial und eine Verfahrenszusammenfassung können alle ohne echte Identifizierung erstellt werden. Identität ist fast nie entscheidend für die Qualität der Aufgabe.

drei Mini-Koffer

Fall 1 – Sichere Verwendung. Eine Krankenschwester möchte Hilfe von künstlicher Intelligenz erhalten, um einen komplexen Fall zu organisieren. Er entfernt den Namen, die ID, das Datum und identifizierende Details aus dem Text und schreibt ihn in allgemeine Ausdrücke wie „68-jähriger Patient“. Es wird ein von der Institution genehmigtes Tool verwendet, das die Daten nicht im Bildungsbereich verwendet. Er erledigt die Aufgabe sicher. Ein Ausweis war nie erforderlich.

Fall 2 – Geheimer Identifikator. Eine Krankenschwester löschte den Namen, schrieb aber: „Der einzige Zwilling in unserem Krankenhaus ist schwanger.“ Dieser Ausdruck macht die Person bekannt. Ein Kollege warnt; Die Krankenschwester verallgemeinert den Kontext. Lektion: Den Namen zu löschen reicht nicht aus; Auch der Kontext sollte die Person nicht verraten.

Fall 3 – Nicht genehmigtes Fahrzeug. Eine Krankenschwester fügt während ihrer Eile zufällig eine Patientenzusammenfassung in eine kostenlose App ein. Später erfährt er, dass dieses Tool Daten speichert und im Training verwendet. Es bestehen ernsthafte Datenschutzbedenken. Lektion: Überprüfen Sie vor der Verwendung die Datenschutzrichtlinien und die behördliche Genehmigung des Tools.

Schritt für Schritt: Künstliche Intelligenz nutzen und gleichzeitig die Privatsphäre schützen

1. Ist es wirklich notwendig? Welche Daten sind für die Aufgabe mindestens ausreichend?
2. Desidentifizieren. Klarer Name, Ausweis, Datum, Adresse und identifizierende Details.
3. Überprüfen Sie den Kontext. Verraten die restlichen Informationen die Person?
4. Wählen Sie das Werkzeug aus. Von der Institution genehmigt, keine Datenverwendung im Bildungswesen, richtlinienkonform.
5. Arbeiten Sie mit minimalen Daten. Gib nicht zu viel.
6. Im Zweifelsfall nicht weitergeben. Wenn Sie sich nicht sicher sind, wenden Sie sich an den Verantwortlichen.

Vier kopierbare Vorlagen

Aufgabe: Deidentifizieren Sie den Patiententext unten. Ersetzen Sie Ihren Vor- und Nachnamen, Ihre TR-ID-Nummer, Ihr Aktenzeichen, Ihr Geburtsdatum, Ihre Adresse, Ihre Telefonnummer, Ihr Datum und seltene Details, die die Person möglicherweise erkennbar machen, durch [TAGET]; klinische Bedeutung behalten. Text: [...]

Aufgabe: Markieren Sie im folgenden anonymen Text Informationen, die im Einzelfall harmlos erscheinen, aber in ihrer Gesamtheit die Person erkennbar machen könnten, und schlagen Sie vor, wie Sie sie verallgemeinern können.Text: [...]

Aufgabe: Bereiten Sie eine Checkliste vor, um ein Tool der künstlichen Intelligenz im Hinblick auf Patientendaten zu bewerten: Werden die Daten im Bildungsbereich verwendet, wo werden sie gespeichert, gibt es eine institutionelle Genehmigung, wie lauten die Richtlinien zur Datenlöschung? Lass die Entscheidung bei mir liegen.

Aufgabe: Organisieren Sie diesen (anonymen) Fall für eine Krankenschwester. Fügen Sie während der gesamten Aufgabe keine Anmeldeinformationen hinzu oder fordern Sie diese an. Verwendung anderer Identifikatoren als des allgemeinen Alters/Geschlechts.Fall: [...]

Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung

Schwach: „Ahmet Yılmaz, 62, TC 123..., wird mit der folgenden Diagnose ins Krankenhaus eingeliefert, schreiben Sie einen Pflegeplan für ihn.“

Strong: „Erstellen Sie einen Entwurf eines Pflegeplans für einen 62-jährigen männlichen Patienten (anonym) mit den allgemeinen klinischen Informationen, die ich bereitstelle. Während des gesamten Auftrags werde ich Sie nicht nach Namen, ID, Datum oder anderen persönlich identifizierbaren Informationen fragen und Sie werden diese auch nicht hinzufügen. Arbeiten Sie nur mit dem allgemeinen klinischen Kontext.“

Bei der starken Aufforderung wird niemals eine Identifikation angegeben; Die Qualität leidet darunter nicht.

Häufige Fehler

• Den Namen löschen und den Kontext vergessen. Erkennbare Details können eine Person verraten.
• Ohne nachzudenken ein nicht genehmigtes/kostenloses Tool verwenden. Datenschutzbestimmungen und institutionelle Genehmigung werden zunächst geprüft.
• Ich denke, dass Identität „notwendig für Qualität“ ist. Fast keine Mission erfordert einen echten Ausweis.
• Eilig einfügen. Sobald die Daten gelöscht sind, können sie nicht mehr abgerufen werden.
• Im Zweifel teilen. Wenn Sie sich nicht sicher sind, geben Sie es nicht weiter; Wenden Sie sich an die verantwortliche Person.

Tritt eine Undichtigkeit auf: Schadensbegrenzung

Selbst der sorgfältigsten Krankenschwester kann ein Fehler unterlaufen: Zum Beispiel, wenn sie versehentlich einen Ausweistext in ein nicht zugelassenes Fahrzeug einfügt. In einer solchen Situation ist Panik oder Verstecken die schlimmste Reaktion. Der richtige Ansatz ist die Schadensbegrenzung: Melden Sie den Vorfall sofort der Stationsschwester und der Datensicherheits-/Compliance-Abteilung Ihrer Behörde, notieren Sie, welche Daten wohin gehen, und befolgen Sie das Vorfallmeldeverfahren der Behörde. Viele Tools bieten die Möglichkeit, vergangene Gespräche zu löschen oder die Datennutzung zu deaktivieren; diese sollten genutzt werden. Eine frühzeitige und ehrliche Berichterstattung schützt den Patienten und sorgt dafür, dass Sie beruflich auf der richtigen Seite sind. Das Verheimlichen eines Datenschutzvorfalls ist ein größerer Verstoß als der Vorfall selbst.

Die meisten Institutionen verfügen über einen Melde- und Bewertungsprozess für solche Vorfälle; Ziel ist nicht die Schuldzuweisung, sondern die Verhinderung eines erneuten Auftretens. Melden Sie es also gerne.

Transparenz und Einwilligung des Patienten

Beim Datenschutz geht es nicht nur darum, Daten zu verbergen, sondern auch darum, dem Patienten gegenüber ehrlich zu sein. Ein Patient hat das Recht zu erfahren, wie seine Daten verwendet werden. Beim Einsatz von KI-Tools im Pflegeprozess ist Transparenz im Rahmen der institutionellen Richtlinien und Patientenrechte unerlässlich: Transaktionen im Zusammenhang mit Patientendaten müssen im Einklang mit den Offenlegungs- und Einwilligungsprozessen der Institution durchgeführt werden. Als Krankenschwester ist es ein guter Kompass bei der Verarbeitung der Daten eines Patienten in einem Tool, sich zu fragen: „Steht dies im Einklang mit dem Vertrauen, das der Patient in mich gesetzt hat?“ Wenn es Ihnen unangenehm wäre, einem Patienten einen Eingriff klar zu erklären, sollten Sie es wahrscheinlich nicht tun. Datenschutz ist ein Vertrauensverhältnis und noch nicht eine technische Regel; Technologie sollte diese Beziehung stärken und nicht schwächen.

Tipp: Eine praktische Möglichkeit, die Anonymisierung zur Gewohnheit zu machen, besteht darin, sich immer wieder die Frage zu stellen, bevor man mit Patientendaten arbeitet: „Wenn dieser Text versehentlich die Institution verlassen hätte, könnte dann jemand sagen, wer diese Person war?“ Auch wenn die Antwort „vielleicht“ lautet, verallgemeinern Sie den Kontext weiter. Eine weitere Faustregel besteht darin, die Datenmenge ständig zu begrenzen: Geben Sie der KI die für die Aufgabe erforderlichen Mindestinformationen und fügen Sie keine zusätzlichen Details „nur für den Fall“ hinzu. Jegliche zusätzlichen Informationen sind unnötig und riskant. Datenschutz ist keine einmalige Überprüfung, sondern eine Disziplin, die bei jedem Tastendruck angewendet wird. Diese Disziplin wird mit der Zeit zum Reflex und schützt Sie und den Patienten.

Zusammenfassend

Patientendaten sind besondere personenbezogene Daten und die Grundlage des Patientenvertrauens. Künstliche Intelligenz-Tools bergen das Risiko, dass diese Daten außerhalb des Unternehmens verschoben werden. Anonymisieren Sie Daten vor jeder Verwendung, stellen Sie sicher, dass der Kontext die Person nicht verrät, wählen Sie ein von der Institution zugelassenes Tool, das keine Daten in Schulungen verwendet, und arbeiten Sie nur mit minimalen Daten. Der Eingriff in die Privatsphäre ist irreversibel; Teilen Sie Ihre Zweifel nicht. Für fast jede Aufgabe ist keine Identifikation erforderlich.

Anwendungsaufgabe

Holen Sie sich ein echtes Faktenblatt von Ihrem eigenen Dienst. Deidentifizieren Sie ihn/sie: klarer Name, Ausweis, Datum, Adresse und erkennbare Details, und prüfen Sie dann, ob der Kontext die Person immer noch verrät. Öffnen Sie dann die Datenschutzrichtlinie eines von Ihnen verwendeten Tools für künstliche Intelligenz und vermerken Sie, ob es Daten im Bildungsbereich verwendet und ob es eine institutionelle Genehmigung hat. Wenn Sie ein Datenschutzrisiko feststellen, schreiben Sie es auf.

Checkliste

• [ ] Ich habe die Mindestdaten für die Aufgabe festgelegt.
• [ ] Ich habe den Namen, die ID, das Datum, die Adresse und die Identifikatoren gelöscht.
• [ ] Ich habe überprüft, dass der übrige Kontext die Person nicht verrät.
• [ ] Ich habe ein von der Institution zugelassenes Tool ausgewählt, das nicht in der Schulung verwendet wird.
• [ ] Ich habe nur mit den minimal erforderlichen Daten gearbeitet.
• [ ] Ich habe die Datenschutzbestimmungen des Tools überprüft.
• [ ] Wenn ich Zweifel hatte, habe ich es nicht weitergegeben und die verantwortliche Person konsultiert.