लाभ:
- यह परिभाषित करने की क्षमता कि रोगी का डेटा संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा क्यों है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों को दिए जाने से पहले इसकी सुरक्षा कैसे की जाए
- संदर्भ को अलग करने की क्षमता, ऐसे उपकरण चुनें जो शिक्षा में डेटा का उपयोग नहीं करते हैं, और संस्थागत नीति का अनुपालन करने की आदत का अभ्यास करते हैं।
- गोपनीयता उल्लंघन के पेशेवर, कानूनी और नैतिक परिणामों और रोगी के विश्वास की रक्षा की प्राथमिकता को समझने की क्षमता।
एक मरीज अपनी सबसे निजी जानकारी के लिए आप पर भरोसा करता है: उसकी बीमारी, उसका अतीत, उसका डर, कभी-कभी वह रहस्य जो उसने किसी को नहीं बताया है। यह भरोसा नर्सिंग पेशे का आधार है, और रोगी की गोपनीयता इस भरोसे का ठोस प्रतिरूप है। जबकि एआई उपकरण शक्तिशाली हैं, वे गोपनीयता के लिए खतरा भी पैदा करते हैं: एआई उपकरण में रोगी की जानकारी को लापरवाही से टाइप करने का मतलब है कि उस जानकारी को यह जाने बिना कि वह कहां जाती है, क्या संग्रहीत है, और क्या इसका उपयोग शिक्षा में किया जाता है, बाहर कर देना है। इस इकाई में, आप सीखेंगे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में रोगी डेटा की सुरक्षा कैसे करें। मूल सिद्धांत यह है: रोगी डेटा विशेष व्यक्तिगत डेटा है; इसे किसी भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण को बिना पहचाने और सुरक्षित और अनुमोदित उपकरण का उपयोग किए बिना नहीं दिया जाता है।
मरीज़ का डेटा निजी तौर पर क्यों सुरक्षित रखा जाता है?
व्यक्तिगत डेटा कोई भी जानकारी है जो किसी व्यक्ति (नाम, आईडी नंबर, पता) की पहचान करती है। विशेष व्यक्तिगत डेटा अधिक संवेदनशील श्रेणियां हैं; इनमें स्वास्थ्य डेटा सबसे पहले आता है. जब किसी व्यक्ति की बीमारी का खुलासा होता है, तो रोजगार, बीमा, सामाजिक रिश्ते और गरिमा को नुकसान हो सकता है। इसीलिए कानून (केवीकेके - हमारे देश में व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून; यूरोप में जीडीपीआर) उच्चतम स्तर पर स्वास्थ्य डेटा की सुरक्षा करता है और इसके प्रसंस्करण को सख्त नियमों से बांधता है। स्वास्थ्य सेवा संस्थानों की अपनी गोपनीयता नीतियां और रोगी अधिकार नियम भी हैं।
जब आप रोगी की जानकारी एआई टूल में टाइप करते हैं, तो वह जानकारी अक्सर आपके संस्थान के बाहर के सर्वर पर चली जाती है। आपका इस पर कोई नियंत्रण नहीं है कि वह उपकरण डेटा को कैसे संग्रहीत करता है, कौन इसे एक्सेस करता है, और क्या यह प्रशिक्षण में इसका उपयोग करता है। इसलिए, वाहन तक पहुंचने से पहले डेटा को सुरक्षित रखा जाना चाहिए।
सावधानी: "मैं सिर्फ मदद मांग रहा था" गोपनीयता के हनन को उचित नहीं ठहराता। एक अस्वीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण में रोगी का नाम, आईडी, दुर्लभ निदान या पहचान विवरण लिखना; यह एक पेशेवर, नैतिक और कानूनी उल्लंघन है। क्षति की भरपाई नहीं की जा सकती.
पहचान कैसे मिटाएं
डी-आइडेंटिफिकेशन (गुमनामीकरण) का तात्पर्य किसी पाठ से उन सभी सूचनाओं को हटाना है जो किसी व्यक्ति की पहचान कर सकती हैं या उसे एक टैग से बदल सकती हैं। नाम, उपनाम, टीआर आईडी, फ़ाइल नंबर, जन्म तिथि, पता, टेलीफोन, तिथि, दुर्लभ निदान संयोजन और पेशे जैसे पहचानकर्ता साफ़ कर दिए जाते हैं। सावधानी: कभी-कभी ऐसी जानकारी जो व्यक्तिगत रूप से अहानिकर लगती है, एक साथ रखे जाने पर किसी व्यक्ति को ज्ञात करा सकती है (उदाहरण के लिए "गांव का एकमात्र डायलिसिस रोगी")। पहचान मिटाने में, केवल नाम हटाना ही पर्याप्त नहीं है; यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि संदर्भ व्यक्ति को दूर न कर दे।
अधिकांश कार्यों के लिए डी-आइडेंटिफाइड टेक्स्ट के साथ काम करना पर्याप्त है: एक देखभाल योजना का मसौदा, एक एसबीएआर लेआउट, एक प्रशिक्षण सामग्री, एक प्रक्रिया सारांश सभी वास्तविक पहचान के बिना तैयार किया जा सकता है। कार्य की गुणवत्ता के लिए पहचान लगभग कभी भी आवश्यक नहीं होती है।
तीन मिनी मामले
केस 1 - सुरक्षित उपयोग। एक नर्स एक जटिल मामले को व्यवस्थित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद लेना चाहती है। वह पाठ से नाम, आईडी, तारीख और पहचान संबंधी विवरण हटा देता है और इसे "68-वर्षीय रोगी" जैसी सामान्य अभिव्यक्तियों में लिखता है। यह संस्था द्वारा अनुमोदित एक उपकरण का उपयोग करता है जो शिक्षा में डेटा का उपयोग नहीं करता है। वह कार्य को सुरक्षित रूप से पूरा करता है। आईडी की कभी आवश्यकता नहीं थी.
केस 2 - गुप्त पहचानकर्ता। एक नर्स ने नाम हटा दिया लेकिन लिखा, "हमारे अस्पताल में एकमात्र जुड़वां गर्भवती है।" यह अभिव्यक्ति व्यक्ति को परिचित कराती है। एक सहकर्मी ने चेतावनी दी; नर्स संदर्भ का सामान्यीकरण कर रही है। सीख: नाम मिटा देना ही काफी नहीं; संदर्भ को व्यक्ति को दूर नहीं करना चाहिए।
केस 3 - अस्वीकृत वाहन। एक नर्स दौड़ते हुए बेतरतीब ढंग से एक मरीज का सारांश एक निःशुल्क ऐप में चिपका देती है। बाद में उसे पता चला कि यह टूल डेटा संग्रहीत करता है और प्रशिक्षण में इसका उपयोग करता है। एक गंभीर गोपनीयता चिंता उत्पन्न होती है। पाठ: उपयोग से पहले टूल की गोपनीयता नीति और एजेंसी की मंजूरी की जांच करें।
चरण दर चरण: गोपनीयता की रक्षा करते हुए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना
- क्या यह सचमुच आवश्यक है? कार्य के लिए कौन सा डेटा न्यूनतम रूप से पर्याप्त है?
- पहचान पहचानो. नाम, आईडी, तारीख, पता और पहचान संबंधी विवरण साफ़ करें।
- संदर्भ की जाँच करें. क्या शेष जानकारी व्यक्ति को दूर कर देती है?
- उपकरण का चयन करें. संस्थान अनुमोदित, शिक्षा में डेटा का उपयोग नहीं कर रहा, नीति का अनुपालन करता है।
- न्यूनतम डेटा के साथ काम करें. बहुत ज्यादा मत दो.
- जब संदेह हो तो साझा न करें. यदि आप निश्चित नहीं हैं, तो प्रभारी व्यक्ति से परामर्श लें।
चार प्रतिलिपि योग्य टेम्पलेट
कार्य: नीचे दिए गए रोगी पाठ की पहचान हटाएँ। अपना नाम, उपनाम, टीआर आईडी नंबर, फ़ाइल नंबर, जन्मतिथि, पता, टेलीफोन, तारीख और दुर्लभ विवरण बदलें जो व्यक्ति को पहचानने योग्य बना सकें [टैगेट]; नैदानिक महत्व बनाए रखें. पाठ: [...]
कार्य: नीचे दिए गए अज्ञात पाठ में, ऐसी जानकारी को चिह्नित करें जो व्यक्तिगत रूप से हानिरहित लग सकती है लेकिन एक साथ रखे जाने पर व्यक्ति को पहचानने योग्य बना सकती है, और सुझाव दें कि इसे सामान्यीकृत कैसे किया जाए। पाठ: [...]
कार्य: रोगी डेटा के संदर्भ में एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण का मूल्यांकन करने के लिए एक चेकलिस्ट तैयार करें: क्या यह शिक्षा में डेटा का उपयोग करता है, यह इसे कहाँ संग्रहीत करता है, क्या संस्थागत अनुमोदन है, डेटा हटाने की नीति क्या है? निर्णय मेरा हो.
कार्य: एक नर्स के लिए इस (गुमनाम) मामले को व्यवस्थित करें। पूरे कार्य के दौरान कोई भी क्रेडेंशियल न जोड़ें या अनुरोध न करें; सामान्य आयु/लिंग के अलावा अन्य पहचानकर्ताओं का उपयोग करना। मामला: [...]
कमजोर संकेत/मजबूत संकेत
कमज़ोर: "अहमत यिलमाज़, 62, टीसी 123..., निम्नलिखित निदान के साथ अस्पताल में भर्ती हैं, उनके लिए एक देखभाल योजना लिखें।"
सशक्त: "मेरे द्वारा प्रदान की जाने वाली सामान्य नैदानिक जानकारी के साथ एक 62 वर्षीय पुरुष रोगी (गुमनाम) के लिए एक मसौदा देखभाल योजना तैयार करें। पूरे असाइनमेंट के दौरान, मैं नहीं मांगूंगा, और आप नाम, आईडी, तिथि या कोई अन्य व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी नहीं जोड़ेंगे। केवल सामान्य नैदानिक संदर्भ के साथ काम करें।"
मजबूत संकेत में, पहचान कभी नहीं दी जाती है; इससे गुणवत्ता प्रभावित नहीं होती.
सामान्य गलतियाँ
- नाम हटाना और सन्दर्भ भूल जाना। पहचानने योग्य विवरण किसी व्यक्ति को दूर कर सकते हैं।
- बिना सोचे-समझे किसी अस्वीकृत/निःशुल्क टूल का उपयोग करना। गोपनीयता नीति और संस्थागत अनुमोदन की पहले जाँच की जाती है।
- यह सोचकर कि पहचान "गुणवत्ता के लिए आवश्यक" है। लगभग किसी भी मिशन के लिए वास्तविक आईडी की आवश्यकता नहीं होती है।
- जल्दी से चिपकाओ. एक बार बाहर आ जाने पर, डेटा पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता.
- संदेह में साझा करना. यदि आप निश्चित नहीं हैं, तो इसे न दें; प्रभारी व्यक्ति से परामर्श लें.
यदि कोई रिसाव होता है: क्षति सीमा
यहां तक कि सबसे सावधान नर्स भी गलती कर सकती है: जैसे गलती से किसी गैर-अनुमोदित वाहन में पहचान युक्त पाठ चिपका देना। ऐसी स्थिति में घबरा जाना या छिप जाना सबसे बुरी प्रतिक्रिया है। सही दृष्टिकोण क्षति को सीमित करना है: घटना की तुरंत प्रभारी नर्स और अपनी एजेंसी डेटा सुरक्षा/अनुपालन इकाई को रिपोर्ट करें, ध्यान दें कि कौन सा डेटा कहां जा रहा है, और एजेंसी की घटना रिपोर्टिंग प्रक्रिया का पालन करें। कई टूल में पिछली बातचीत को हटाने या डेटा उपयोग को बंद करने का विकल्प होता है; इनका उपयोग किया जाना चाहिए. प्रारंभिक और ईमानदार रिपोर्टिंग दोनों ही रोगी की सुरक्षा करती है और आपको पेशेवर रूप से सही दिशा में रखती है। किसी घटना को छुपाना घटना से भी बड़ा उल्लंघन है.
अधिकांश संस्थानों में ऐसी घटनाओं के लिए रिपोर्टिंग और मूल्यांकन प्रक्रिया होती है; उद्देश्य दोष देना नहीं है, बल्कि पुनरावृत्ति को रोकना है। इसलिए बेझिझक इसकी रिपोर्ट करें।
रोगी को पारदर्शिता और सहमति
गोपनीयता केवल डेटा छिपाने के बारे में नहीं है, यह रोगी के साथ ईमानदार होने के बारे में है। एक मरीज़ को यह जानने का अधिकार है कि उसकी जानकारी का उपयोग कैसे किया जाता है। देखभाल प्रक्रिया में एआई टूल का उपयोग करते समय, संस्थागत नीति और रोगी अधिकारों के ढांचे के भीतर पारदर्शिता आवश्यक है: रोगी डेटा से संबंधित लेनदेन संस्थान के प्रकटीकरण और सहमति प्रक्रियाओं के अनुसार किया जाना चाहिए। एक नर्स के रूप में, एक उपकरण में मरीज़ के डेटा को संसाधित करते समय एक अच्छा कंपास यह पूछना है कि "क्या यह मरीज़ द्वारा मुझ पर रखे गए भरोसे के अनुरूप है?" यदि आप किसी मरीज को किसी प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से समझाने में असहज होंगे, तो संभवतः आपको ऐसा नहीं करना चाहिए। गोपनीयता एक तकनीकी नियम होने से पहले विश्वास का रिश्ता है; टेक्नोलॉजी को इस रिश्ते को मजबूत करना चाहिए, कमजोर नहीं।
युक्ति: पहचान मिटाने को एक आदत बनाने का व्यावहारिक तरीका यह है कि रोगी डेटा के साथ काम करने से पहले अपने आप से एक निरंतर प्रश्न पूछें: "यदि यह पाठ गलती से संस्थान के बाहर चला गया, तो क्या कोई बता सकता है कि यह व्यक्ति कौन था?" भले ही उत्तर "शायद" हो, संदर्भ को और सामान्यीकृत करें। अंगूठे का एक अन्य नियम डेटा की मात्रा को लगातार सीमित करना है: एआई को कार्य के लिए आवश्यक न्यूनतम जानकारी दें, "बस मामले में" अतिरिक्त विवरण न जोड़ें। दी गई कोई भी अतिरिक्त जानकारी अनावश्यक और जोखिम भरी दोनों है। गोपनीयता एक बार की जाँच नहीं है, बल्कि प्रत्येक कीस्ट्रोक के साथ लागू किया जाने वाला अनुशासन है; यह अनुशासन समय के साथ प्रतिवर्त बन जाता है और आपकी और रोगी दोनों की रक्षा करता है।
संक्षेप में
रोगी का डेटा विशेष व्यक्तिगत डेटा है और रोगी के विश्वास का आधार है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण इस डेटा को संगठन के बाहर ले जाने का जोखिम उठाते हैं। प्रत्येक उपयोग से पहले डेटा की पहचान रद्द करें, सुनिश्चित करें कि संदर्भ व्यक्ति को दूर न कर दे, एक संस्थान-अनुमोदित उपकरण चुनें जो प्रशिक्षण में डेटा का उपयोग नहीं करता है, और केवल न्यूनतम डेटा के साथ काम करता है। गोपनीयता का आक्रमण अपरिवर्तनीय है; संदेह में साझा न करें. लगभग किसी भी कार्य के लिए पहचान की आवश्यकता नहीं होती।
आवेदन कार्य
अपनी स्वयं की सेवा से एक वास्तविक तथ्य पत्रक प्राप्त करें। उसकी पहचान हटाएं: नाम, आईडी, तारीख, पता और पहचानने योग्य विवरण स्पष्ट करें, फिर जांचें कि क्या संदर्भ अभी भी उस व्यक्ति का पता लगाता है। फिर, आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण की गोपनीयता नीति खोलें और ध्यान दें कि क्या यह शिक्षा में डेटा का उपयोग करता है और क्या इसे संस्थागत मंजूरी प्राप्त है। यदि आपको गोपनीयता संबंधी कोई ख़तरा नज़र आता है, तो इसे लिख लें।
चेकलिस्ट
- [ ] मैंने कार्य के लिए न्यूनतम डेटा निर्धारित किया है।
- [ ] मैंने नाम, आईडी, दिनांक, पता और पहचानकर्ता साफ़ कर दिए।
- [ ] मैंने जांच की है कि शेष संदर्भ व्यक्ति को विचलित नहीं करता है।
- [ ] मैंने एक संस्थान-अनुमोदित उपकरण चुना जिसका उपयोग प्रशिक्षण में नहीं किया जाता है।
- [ ] मैंने केवल न्यूनतम आवश्यक डेटा के साथ काम किया।
- [ ] मैंने टूल की गोपनीयता नीति की जाँच की।
- [ ] जब मुझे संदेह हुआ तो मैंने इसे साझा नहीं किया और जिम्मेदार व्यक्ति से सलाह ली।