Keuntungan:
- Kemampuan untuk mengklasifikasikan data klien dalam kerangka kerahasiaan profesional dan KVKK serta menentukan data mana yang dapat diberikan ke alat kecerdasan buatan
- Kemampuan untuk menciptakan konteks aman dalam alat berbasis cloud dengan menganonimkan konten sesi dan informasi identitas
- Kemampuan untuk mengadaptasi informasi, persetujuan eksplisit, dan tanggung jawab penyimpanan/penghapusan data terhadap penggunaan kecerdasan buatan
Ada pepatah yang menjadi inti profesi kesehatan mental: "Apa yang Anda katakan kepada saya akan tetap ada di sana." Seorang klien memercayai Anda untuk memberi tahu Anda informasi paling rapuh dalam hidupnya (trauma, kecanduan, hubungan, ketakutan). Kepercayaan ini adalah jantung dari profesi dan sekali rusak maka tidak dapat dipulihkan kembali. Alat kecerdasan buatan (AI) menambah risiko baru pada kepercayaan ini: karena kalimat yang Anda ketik di cloud bisa lepas kendali dan disimpan di server perusahaan lain, atau bahkan digunakan dalam pelatihan model. Di unit ini, Anda akan mempelajari cara melindungi data klien di era AI; Anda akan mempelajari apa yang diperbolehkan dan apa yang dilarang dalam kerangka KVKK (UU Perlindungan Data Pribadi; UU No. 6698, yang mengatur pemrosesan data pribadi di Türkiye).
Mengapa data klien memiliki "kualitas khusus"?
KVKK membagi data menjadi dua yaitu data pribadi biasa (nama, telepon) dan data pribadi khusus. Segala informasi mengenai kesehatan mental (bahkan fakta bahwa seseorang sedang menerima terapi) termasuk dalam kelompok kedua yang paling dilindungi ini. Data kesehatan merupakan kategori yang dilindungi undang-undang secara terpisah; Biasanya, pemrosesan memerlukan persetujuan eksplisit atau pengecualian ketat. Dengan kata lain, mengetikkan konten sesi klien ke dalam alat AI acak tidak hanya merupakan pelanggaran etika tetapi juga pelanggaran hukum.
Kewajiban kerahasiaan profesional juga ditambahkan pada hal ini. Etika profesional melarang berbagi informasi klien dengan pihak ketiga tanpa izin. Alat AI berbasis cloud secara hukum merupakan “pihak ketiga”. Jadi pertanyaannya adalah: Apakah saya benar-benar berwenang memberikan data ini ke alat ini?
Perhatian: "Tidak ada yang akan melihatnya" atau "Saya akan meringkasnya" bukanlah perlindungan. Saat data masuk ke dalam kendaraan, itu berada di luar kendali Anda. Menjaga kerahasiaan adalah keputusan yang diambil SEBELUM mengirimkan data; tidak dapat diambil kembali nanti.
Tiga keadaan data: data yang mana, ke media yang mana
Saat bekerja dengan data klien, bagilah setiap informasi menjadi tiga kategori:
Tipe data
contoh
Bisakah itu diberikan kepada AI?
aturan
identifikasi langsung
Nama-nama belakang, ID TR, telepon, alamat, tempat kerja
tidak
Jangan pernah diberikan dalam bentuk mentah
identifikasi tidak langsung
Profesi langka, pemukiman kecil, acara unik
Tidak (membuka ID saja)
Digeneralisasikan atau dihilangkan
Konten klinis (anonim)
Gejala, tema, proses (identitas diekstraksi)
Dengan syarat ya
Anonim dan dalam kendaraan yang aman
Tujuannya adalah de-identifikasi: membuat data sedemikian rupa sehingga baik Anda maupun orang lain tidak dapat menghubungkannya dengan orang tertentu. Menghapus nama saja tidak cukup; Kalimat "satu-satunya dokter gigi di kota" tetap menunjukkan orang tersebut meskipun namanya dihapus.
Langkah demi langkah: anonimisasi aman
- Ekstrak pengidentifikasi langsung. Nama, nama keluarga, rentang usia ("30an"), lokasi, tempat kerja, sekolah, tanggal, nama kerabat.
- Generalisasi pengidentifikasi tidak langsung. "Eksportir kemiri di Trabzon" daripada "bekerja di sektor pertanian di kota". Peristiwa unik yang abstrak.
- Mengaburkan angka-angkanya. "sekitar 6 bulan yang lalu" bukan tanggal pastinya.
- Periksa kendaraan. Apakah alat AI yang Anda gunakan menggunakan data dalam pelatihan? Apakah ada "mode perusahaan/privasi"? Di mana datanya disimpan?
- Kebijakan data minimum. Berikan informasi minimum yang diperlukan untuk melakukan tugas; jangan memberi terlalu banyak.
- Persetujuan dan transparansi. Edukasi klien bahwa Anda menggunakan AI untuk tujuan administratif/penyusunan dalam prosesnya.
Tip: Setelah menganonimkan sebuah teks, tanyakan pada diri Anda pertanyaan ini: "Jika klien ini membaca teks ini, apakah dia akan mengenali dirinya sendiri? Apakah orang lain akan mengenalinya?" Jika Anda tidak dapat mengatakan "tidak" pada keduanya, anonimisasi belum selesai.
tiga kasus mini
Kasus 1 — Kesalahan kecil, pelanggaran besar. Sementara seorang spesialis memiliki AI yang merangkum catatan sesi, nama kliennya adalah "M.Y." dan meninggalkan sisanya sebagai berikut: "Perawat di Rumah Sakit X di Kadıköy, nama putrinya Elif, kasus perceraian..." Meskipun namanya disingkat, rincian ini dengan mudah mengidentifikasi orang tersebut. Anonimisasi gagal; pelanggaran dianggap telah terjadi. Cara yang benar: menggeneralisasi peran sebagai “pekerja di sektor kesehatan”, anak sebagai “memiliki anak”, kasus sebagai “proses hukum”.
Kasus 2 — Pemilihan kendaraan membawa perbedaan. Dua psikolog melakukan pekerjaan yang sama. Seseorang mengetikkan data mentah ke dalam alat obrolan pribadi dan gratis; Kontrak alat tersebut menyatakan "masukan dapat digunakan untuk meningkatkan layanan." Yang lain menggunakan alat perusahaan dengan perjanjian pemrosesan data, yang pengaturannya terbuka "menggunakan masukan saya dalam pendidikan", dan dengan data anonim. Mereka berdua mengatakan "kami menggunakan AI", tapi yang satu melindungi data dan yang lainnya membocorkannya.
Kasus 3 – Hak untuk menghapus. Klien keluar dari terapi dan meminta penghapusan datanya (haknya berdasarkan KVKK). Pakar tersebut menghapus rekamannya sendiri, namun mengingat transkrip sesi yang dia tempelkan ke alat AI 3 bulan lalu; dia tidak dapat mengingat datanya atau memastikan bahwa dia telah menghapusnya. Hal ini menunjukkan mengapa bekerja secara anonim sangat penting sejak awal: tidak ada data identifikasi yang ditempatkan di tempat yang tidak dapat dihapus.
Perintah dan templat yang dapat disalin
Anonimkan teks di bawah ini. HAPUS atau generalisasikan yang berikut ini: nama depan, nama belakang, umur (diubah menjadi rentang), kota/kabupaten/lingkungan, tempat kerja, sekolah, tanggal, nama kerabat, peristiwa unik. Lalu saya ditanya "dapatkah identitas disimpulkan dari teks yang tersisa?" Tulis juga evaluasi Anda.Teks: [teks]
Cantumkan setiap frasa dalam teks ini yang dapat secara langsung ATAU tidak langsung mendeskripsikan orang tersebut (termasuk pekerjaan langka, tempat kecil, peristiwa unik). Sarankan bagaimana saya bisa menggeneralisasi masing-masing. Teks: [teks]
Draf paragraf sederhana dan mudah dipahami untuk ditambahkan ke teks informasi klien untuk praktik psikologi, yang berisi informasi bahwa "alat kecerdasan buatan dapat digunakan untuk tujuan administratif dan draf selama proses layanan; data klien akan dianonimkan dan keputusan diagnosis/pengobatan menjadi milik spesialis."
Ini memberikan daftar pertanyaan kontrol yang harus saya tanyakan sehubungan dengan kebijakan privasi alat kecerdasan buatan yang saya pertimbangkan untuk digunakan: penyimpanan data, penggunaan dalam pendidikan, lokasi data, penghapusan, perjanjian pemrosesan data, mode perusahaan.
Perintah lemah / Perintah kuat
Perintah lemah: "Ringkas rekaman sesi berikut: [teks mentah dengan nama asli dan detail lengkap]"
Perintah ini mentransfer data sensitif dalam bentuk mentahnya ke pihak ketiga; Ini merupakan pelanggaran terhadap KVKK dan kerahasiaan profesional.
Perintah yang kuat: "Pertama-tama anonimkan teks berikut (generalisasikan nama, tempat, tempat kerja, tanggal, nama kerabat), lalu rangkum versi anonim dalam format SOAP. Evaluasi juga apakah anonimisasi sudah cukup: [teks]"
Perintah ini pertama-tama melindungi, lalu memproduksi; Dia menyelesaikan pekerjaannya sebelum identitasnya terungkap.
Kesalahan umum
- Hapus saja namanya. Deskriptor tidak langsung (pekerjaan jarang, lokasi kecil) memberikan orang tersebut meskipun Anda menghapus namanya.
- Menulis data mentah ke alat gratis/pribadi. Memberikan data tanpa memeriksa apakah input tersebut digunakan dalam pendidikan atau tidak.
- Melewati persetujuan. Tidak memberi tahu klien sama sekali tentang penggunaan AI; Transparansi adalah kewajiban etis.
- Berpikir itu "sementara". Lupa bahwa data yang masuk ke cloud tidak dapat diambil; Menjadi tidak berdaya ketika hak untuk menghapus muncul.
- Melanggar prinsip data terkecil. Menempelkan lusinan detail yang tidak perlu untuk tugas tersebut; Setiap data tambahan mempunyai risiko tambahan.
Singkatnya
Data klien berada dalam kualitas khusus, kelompok paling dilindungi di bawah KVKK dan berada dalam lingkup rahasia profesional. Alat AI berbasis cloud secara hukum merupakan pihak ketiga; data klien mentah tidak dapat diberikan kepadanya. Pisahkan data menjadi identifikasi langsung/tidak langsung dan konten klinis anonim; Gunakan hanya konten yang benar-benar dianonimkan dalam alat yang dikontrol privasi dengan kebijakan data minimal. Ajari klien tentang prosesnya. Kerahasiaan adalah keputusan yang diambil sebelum mengirimkan data yang tidak dapat dibatalkan nantinya.
Tugas aplikasi
Buatlah catatan sesi tangan (atau imajiner). Pertama-tama tandai semua pengidentifikasi langsung dan tidak langsung dengan warna kuning. Kemudian ganti masing-masing dengan ekspresi umum dan tulis versi anonim. Terakhir tanyakan pada diri Anda, “Apakah klien ini mengenal dirinya sendiri?” Ajukan pertanyaan dan catat jawaban Anda. Anda juga dapat membuka pengaturan privasi alat AI yang Anda gunakan dan bertanya “apakah masukan digunakan dalam pelatihan?” Temukan jawaban atas pertanyaan itu.
daftar periksa
- [ ] Saya menghapus pengenal langsung (nama, lokasi, tanggal, tempat kerja).
- [ ] Saya menggeneralisasi deskriptor tidak langsung (pekerjaan langka, peristiwa unik).
- [ ] Saya telah memverifikasi bahwa alat yang saya gunakan tidak menggunakan data untuk pelatihan.
- [ ] Saya mengikuti prinsip data paling sedikit; Saya hanya memberikan apa yang diperlukan.
- [ ] Saya memberi tahu klien tentang penggunaan AI / mengamati kerangka persetujuan.
- [ ] “Apakah klien mengenali dirinya sendiri?” Saya lulus ujian.