Dobici:
- Sposobnost definiranja zašto su podaci o pacijentima osjetljivi osobni podaci i kako ih zaštititi prije nego što se daju alatima umjetne inteligencije
- Sposobnost deidentificiranja konteksta, odabir alata koji ne koriste podatke u obrazovanju i prakticiranje navike poštivanja institucionalne politike.
- Sposobnost razumijevanja profesionalnih, pravnih i etičkih posljedica kršenja privatnosti i prioriteta zaštite povjerenja pacijenata.
Pacijent vam povjerava svoje najprivatnije podatke: svoju bolest, svoju prošlost, svoje strahove, ponekad i tajne koje nikome nije rekao. Ovo povjerenje temelj je sestrinske profesije, a povjerljivost pacijenata konkretan je pandan tom povjerenju. Iako su AI alati moćni, oni također predstavljaju rizik za privatnost: nemarno upisivanje podataka o pacijentu u AI alat znači puštanje tih informacija van bez znanja kamo idu, jesu li pohranjene i koriste li se u obrazovanju. U ovoj ćete jedinici naučiti kako zaštititi podatke pacijenata u doba umjetne inteligencije. Osnovno načelo je sljedeće: Podaci o pacijentu su posebni osobni podaci; Ne daje se nijednom alatu umjetne inteligencije bez deidentifikacije i upotrebe sigurnog i odobrenog alata.
Zašto su podaci o pacijentima privatno zaštićeni
Osobni podatak je svaki podatak koji identificira osobu (ime, JMBG, adresa). Posebni osobni podaci su osjetljivije kategorije; Zdravstveni podaci su na prvom mjestu među njima. Kada se nečija bolest otkrije, mogu patiti zapošljavanje, osiguranje, društveni odnosi i dostojanstvo. Zato zakon (KVKK - Zakon o zaštiti osobnih podataka kod nas; GDPR u Europi) štiti zdravstvene podatke na najvišoj razini i njihovu obradu veže uz stroga pravila. Zdravstvene ustanove također imaju vlastita pravila o privatnosti i propise o pravima pacijenata.
Kada unesete podatke o pacijentu u alat za umjetnu inteligenciju, te informacije često idu na poslužitelj izvan vaše ustanove. Nemate kontrolu nad tim kako taj alat pohranjuje podatke, tko im pristupa i koristi li ih u obuci. Stoga se podaci moraju zaštititi prije nego što dospiju u vozilo.
Oprez: "Samo sam tražio pomoć" ne opravdava narušavanje privatnosti. Upisivanje imena pacijenta, osobne iskaznice, rijetke dijagnoze ili identifikacijskih detalja u neodobreni alat za umjetnu inteligenciju; To je profesionalni, etički i pravni prekršaj. Šteta se ne može popraviti.
Kako se deidentificirati
Deidentifikacija (anonimizacija) je uklanjanje iz teksta svih podataka koji mogu identificirati osobu ili ih zamijeniti oznakom. Identifikatori kao što su ime, prezime, TR ID, broj dosjea, datum rođenja, adresa, telefon, datum, kombinacija rijetke dijagnoze i zanimanje se brišu. Oprez: ponekad informacije koje se pojedinačno čine bezopasne mogu učiniti osobu poznatom kada se sastave (npr. "jedini pacijent na dijalizi u selu"). U deidentifikaciji jednostavno brisanje imena nije dovoljno; Potrebno je paziti da kontekst ne oda osobu.
Rad s deidentificiranim tekstom dovoljan je za većinu zadataka: nacrt plana skrbi, izgled SBAR-a, materijal za obuku, sažetak postupka mogu se proizvesti bez prave identifikacije. Identitet gotovo nikada nije bitan za kvalitetu zadatka.
tri mini kućišta
Slučaj 1 — Sigurna uporaba. Medicinska sestra želi dobiti pomoć od umjetne inteligencije da organizira složen slučaj. Iz teksta izbacuje ime, osobnu iskaznicu, datum i identifikacijske podatke i piše ga općenitim izrazima poput "68-godišnji pacijent". Koristi se alatom odobrenim od strane ustanove koji ne koristi podatke u obrazovanju. Sigurno izvršava zadatak. ID nikada nije bio potreban.
Slučaj 2 — Tajni identifikator. Medicinska sestra je izbrisala ime, ali je napisala: "Jedina blizanka u našoj bolnici je trudna." Ovaj izraz čini osobu poznatom. Kolega upozorava; Medicinska sestra generalizira kontekst. Lekcija: brisanje imena nije dovoljno; Ni kontekst ne bi trebao odati osobu.
Slučaj 3 — Neodobreno vozilo. Medicinska sestra nasumično zalijepi sažetak pacijenta u besplatnu aplikaciju dok žuri. Kasnije saznaje da taj alat pohranjuje podatke i koristi ih u obuci. Pojavljuje se ozbiljna zabrinutost u vezi s privatnošću. Lekcija: provjerite politiku privatnosti alata i odobrenje agencije prije upotrebe.
Korak po korak: korištenje umjetne inteligencije uz zaštitu privatnosti
- Je li stvarno potrebno? Koji podaci su minimalno dovoljni za zadatak?
- Razidentificirati. Jasno ime, ID, datum, adresa i identifikacijski podaci.
- Provjerite kontekst. Odaju li preostali podaci osobu?
- Odaberite alat. Ustanova odobrena, ne koristi podatke u obrazovanju, usklađena s pravilima.
- Radite s minimalnim podacima. Ne daj previše.
- Ako ste u nedoumici, nemojte dijeliti. Ako niste sigurni, posavjetujte se s odgovornom osobom.
Četiri predloška za kopiranje
Zadatak: Deidentificirajte donji tekst pacijenta. Zamijenite svoje ime, prezime, JMBG, broj dosjea, datum rođenja, adresu, telefon, datum i rijetke podatke po kojima osoba može biti prepoznatljiva sa [TAGET]; zadržati klinički značaj. Tekst: [...]
Zadatak: U donjem anonimnom tekstu označite informacije koje se pojedinačno mogu činiti bezopasnima, ali bi osobu mogle učiniti prepoznatljivom kada se sastave, te predložite kako ih generalizirati.Tekst: [...]
Zadatak: Pripremite kontrolni popis za procjenu alata umjetne inteligencije u smislu podataka o pacijentima: koristi li podatke u obrazovanju, gdje ih pohranjuje, postoji li institucionalno odobrenje, kakva je politika brisanja podataka? Neka odluka bude moja.
Zadatak: Organizirajte ovaj (anonimni) slučaj za medicinsku sestru. Nemojte dodavati niti zahtijevati vjerodajnice tijekom cijelog zadatka; Upotreba identifikatora koji nisu opća dob/spol. Slučaj: [...]
Slab upit / Jak upit
Slab: "Ahmet Yılmaz, 62, TC 123..., hospitaliziran je sa sljedećom dijagnozom, napišite plan njege za njega."
Strong: "Izradite nacrt plana skrbi za 62-godišnjeg muškog pacijenta (anonimno) s općim kliničkim informacijama koje dam. Tijekom cijelog zadatka neću tražiti, a vi nećete dodavati, ime, ID, datum ili bilo koje druge osobne informacije. Radite samo s općim kliničkim kontekstom."
U snažnom upitu, identifikacija se nikada ne daje; kvaliteta od ovoga ne trpi.
Uobičajene greške
- Brisanje imena i zaboravljanje konteksta. Prepoznatljivi detalji mogu odati osobu.
- Korištenje neodobrenog/besplatnog alata bez razmišljanja. Prvo se provjeravaju politika privatnosti i institucionalno odobrenje.
- Misleći da je identitet "nužan za kvalitetu". Gotovo nijedna misija ne zahtijeva pravi ID.
- Zalijepite na brzinu. Nakon što izađu, podaci se ne mogu dohvatiti.
- Dijeljenje u nedoumici. Ako niste sigurni, nemojte ga dati; Posavjetujte se s odgovornom osobom.
Ako dođe do curenja: ograničenje štete
Čak i najpažljivija medicinska sestra može pogriješiti: poput slučajnog lijepljenja teksta koji sadrži identifikaciju u neodobreno vozilo. U takvoj situaciji, panika ili skrivanje je najgori odgovor. Ispravan pristup je ograničenje štete: odmah prijavite incident glavnoj medicinskoj sestri i jedinici za sigurnost podataka/usklađenost vaše agencije, zabilježite koji podaci kamo idu i slijedite agencijski postupak za prijavu incidenta. Mnogi alati imaju opciju brisanja prošlih razgovora ili isključivanja korištenja podataka; treba ih koristiti. Rano i pošteno javljanje štiti pacijenta i održava vas na pravoj profesionalnoj strani. Prikrivanje incidenta privatnosti veća je povreda od samog incidenta.
Većina institucija ima postupak izvješćivanja i evaluacije takvih incidenata; Cilj nije okriviti, već spriječiti ponavljanje. Stoga slobodno prijavite.
Transparentnost i pristanak pacijentu
Privatnost nije samo skrivanje podataka, već i iskrenost prema pacijentu. Pacijent ima pravo znati kako se njegovi podaci koriste. Pri korištenju alata umjetne inteligencije u procesu skrbi ključna je transparentnost unutar okvira institucionalne politike i prava pacijenata: transakcije koje se odnose na podatke o pacijentima moraju se provoditi u skladu s procesima otkrivanja i pristanka ustanove. Kao medicinska sestra, dobar kompas pri obradi pacijentovih podataka u alatu jest pitati se "je li to u skladu s povjerenjem koje mi je pacijent ukazao?" Ako bi vam bilo neugodno jasno objasniti postupak pacijentu, vjerojatno to ne biste trebali učiniti. Privatnost je odnos povjerenja prije nego što postane tehničko pravilo; Tehnologija bi trebala ojačati ovaj odnos, a ne oslabiti ga.
Savjet: praktičan način da deidentifikacija postane navika jest da si postavljate stalno pitanje prije rada s podacima o pacijentu: "Ako je ovaj tekst slučajno otišao izvan ustanove, može li netko reći tko je ta osoba?" Čak i ako je odgovor "možda", dodatno generalizirajte kontekst. Još jedno pravilo je stalno ograničavanje količine podataka: dajte umjetnoj inteligenciji minimum informacija potrebnih za zadatak, nemojte dodavati dodatne detalje "za svaki slučaj". Sve dodatne informacije su nepotrebne i riskantne. Privatnost nije jednokratna provjera, već disciplina koja se primjenjuje svakim pritiskom tipke; Ova disciplina s vremenom postaje refleks i štiti i vas i pacijenta.
Ukratko
Podaci o pacijentu su posebni osobni podaci i temelj su povjerenja pacijenata. Alati umjetne inteligencije nose rizik premještanja tih podataka izvan organizacije. Deidentificirajte podatke prije svake upotrebe, osigurajte da kontekst ne odaje pojedinca, odaberite alat koji je odobrila institucija koji ne koristi podatke u obuci i radite s minimalnim brojem podataka. Narušavanje privatnosti je nepovratno; Nemojte dijeliti u nedoumici. Identifikacija nije potrebna za gotovo nijedan zadatak.
Zadatak aplikacije
Dobijte stvarnu činjeničnu stranicu iz vlastite usluge. Deidentificirajte ga/ju: jasno ime, osobnu iskaznicu, datum, adresu i prepoznatljive pojedinosti, zatim provjerite odaje li kontekst još uvijek osobu. Zatim otvorite politiku privatnosti alata za umjetnu inteligenciju koji koristite i zabilježite koristi li podatke u obrazovanju i ima li institucionalno odobrenje. Ako pronađete rizik za privatnost, zapišite ga.
popis za provjeru
- [ ] Postavio sam minimalne podatke za zadatak.
- [ ] Izbrisao sam ime, ID, datum, adresu i identifikatore.
- [ ] Provjerio sam da preostali kontekst ne odaje osobu.
- [ ] Izabrao sam alat koji je odobrila institucija koji se ne koristi u obuci.
- [ ] Radio sam samo s minimalnim potrebnim podacima.
- [ ] Provjerio sam pravila o privatnosti alata.
- [ ] Kada sam bio u nedoumici, nisam to podijelio i konzultirao sam se s odgovornom osobom.