Hagnaður:
- Geta til að greina gögnin sem gera þungaða konuna beint eða óbeint auðkennanlega og afgreina þau áður en þau eru gefin til gervigreindar
- Hæfni til að beita gagnalágmörkun og tileinka sér þann vana að nota eingöngu stofnanir viðurkennd verkfæri innan ramma KVKK
- 'Er hægt að finna þessa manneskju úr þessum texta?' Geta til að stjórna áhættunni á endurauðkenningu með því að beita prófinu
Ljósmóðurfræði er starfsgrein sem snertir persónulegustu upplýsingar fólks: hvernig þungun á sér stað, fyrri þunganir, fósturlát, missir, sambönd, andlegt ástand, kynheilbrigði. Þegar þessar upplýsingar falla í rangar hendur valda þær óafturkræfum skaða - innlendri kreppu, félagslegum fordómum, tapi á trausti. Því er þagnarskylda ekki „viðbótarregla“ í ljósmóðurfræði, heldur undirstaða fagsins. Þegar þú hefur kynnt gervigreind í fyrirtækinu þínu opnast ný landamæri friðhelgi einkalífsins: allt sem þú slærð inn í spjallaðstoðarmann gæti verið óviðráðanlegt. Þessi eining kennir þér frá enda til enda hvernig á að vernda gögn á meðgöngu þegar þú notar gervigreind — sérstaklega innan ramma KVKK (Persónuverndarlaga; laga um vinnslu persónuupplýsinga í Türkiye).
Grundvallarreglan er í einni setningu: Allar upplýsingar sem gera ólétta konu auðþekkjanlega ættu aldrei að fara inn í gervigreindartæki. Að læra þessa reglu hefur forgang fram yfir alla aðra færni í einingunni; Vegna þess að einu sinni lekið gögn er ekki hægt að sækja.
Athugið: Textinn sem þú slærð inn í gervigreindarverkfæri fer á netþjóna þeirrar þjónustu; er hægt að geyma, vinna úr og í sumum tilfellum nota fyrir líkanaþjálfun. Að segja „ég vildi bara yfirlit“ skilar ekki gögnunum. Eina örugga leiðin er að slá aldrei inn skilríki í fyrsta lagi.
Hvað eru persónuupplýsingar, hvaða upplýsingar gera þær auðkennanlegar?
Persónuupplýsingar eru allar upplýsingar sem gera einstakling beint eða óbeint auðkennanlega. Í ljósmóðurfræði eru þetta sérstaklega í sérflokki (eins og heilsufarsgögn sem njóta æðstu verndar í lögum). Íhugaðu upplýsingarnar sem veita viðurkenningu í tveimur hópum:
Bein auðkenni: Nafn-eftirnafn, TR kennitala, skráar-/samskiptanúmer, sími, heimilisfang, tölvupóstur, fæðingardagur, samfélagsmiðill, mynd.
Óbeinar lýsingar (samsettar til að gera það auðþekkjanlegt): „Eina þríburaþungunin í því hverfi“, „eina 44 ára á stofnuninni á fyrstu meðgöngu“, sjaldgæfur sjúkdómur + lítil byggð, vinnustaður + meðgöngulengd. Nokkur smáatriði sem virðast saklaus ein og sér geta bent til manneskju þegar þau eru tekin saman. Þetta er kallað endurgreiningaráhætta.
Af-auðkenning er ferlið við að fjarlægja þessi auðkenni úr textanum. Vel gerð af-auðkenning hreinsar bæði bein og óbein auðkenni.
Skref fyrir skref: Af-auðkenning áður en gögn eru gefin til gervigreindar
- Eyða beinum auðkennum: Nafni, auðkenni, símanúmeri, skráarnúmeri, heimilisfangi, dagsetningu — fjarlægðu þau öll. Skiptu því út fyrir alhæfingar eins og "Þungun A", "um 38 ára aldur", "annar þriðjungur".
- Óbeinar vísbendingar óskýrar: Breyttu nákvæmum aldri í svið (t.d. "snemma á fjórða áratugnum"), nákvæmri staðsetningu í svæði, sjaldgæfum samsetningum í almennt.
- Fleygðu óþarfa smáatriðum: Gefðu lágmarksupplýsingarnar sem þarf til að gervigreindin geti gert starf sitt (gagnalágmörkun). Saga þungaðrar konu þarf ekki til að skrifa brjóstagjafakort.
- Athugaðu stefnu stofnana: Sumar stofnanir skilgreina samþykkt/stofnana gervigreind verkfæri; getur bannað að færa sjúklingagögn inn í persónuleg/ókeypis tæki. Fylgdu reglu stofnunarinnar þinnar.
- Lokalestur: Áður en þú sendir skilaboðin "er hægt að finna þessa aðila úr þessum texta?" Lestu það einu sinni enn.
Erfiðast af þessum fimm skrefum er annað - að óskýra óbeinum vísbendingum - vegna þess að það er auðvelt að eyða beinum auðkennum og kemur fyrst upp í hugann, en mest af viðurkenningunni kemur í raun frá samsetningu óbeinna smáatriða. Sambland starfsgreina, aldurs, búsetu og sjaldgæfs ástands getur dregið mann niður í eina manneskju, jafnvel þótt ekkert nafn sé nefnt. Þess vegna ætti ekki að líta á af-auðkenningu sem "að eyða nöfnum" heldur sem "að tryggja að enginn sem les þennan texta geti giskað á viðkomandi." Þessi andlega rammi dregur verulega úr hættu á endursamkenningu.
Ábending: Gott próf: Ef þú sýnir afkenndan texta til samstarfsmanns sem þekkir þá óléttu konu, myndi hún þá segja "þetta er svo og svo"? Ef hann getur sagt það þýðir það að þú hafir ekki skilgreint hann nógu mikið.
þrjú smámál
Tilfelli 1 - Óbein viðurkenning: Þegar ljósmóðir bað gervigreindina um yfirlit yfir sögu, sleppti ljósmóðir skilríkjunum en skildi eftir setninguna „eina fjórfalda meðgönguna í bænum okkar. Þessi eina setning bendir beint á manneskjuna á þessum litla stað. Samstarfsmaður hans tekur eftir og varar við; Ljósmóðirin alhæfir orðatiltækið sem „fjölburaþungun“. Lærdómur: óbein auðkenni eru alveg jafn hættuleg og bein auðkenni.
Tilfelli 2 — Lágmörkun gagna: Önnur ljósmóðir límir venjulega alla skrá óléttu konunnar inn í gervigreind í stað þess að prenta bara út bækling um „næringu meðgöngu“. Það stendur: Engar persónuupplýsingar eru nauðsynlegar fyrir bæklinginn. Hann tekur bæklinginn án þess að afhenda skrána, skrifar bara efnið. Öruggustu gögnin eru gögn sem aldrei er deilt.
Tilfelli 3 — Rangt tól: Í þriðja dæminu er ljósmóðir að fara að slá inn upplýsingar um sjúklinga í handahófskenndu forriti í símanum sínum þegar hún man eftir stefnu stofnana: aðeins er hægt að vinna úr gögnum um sjúklinga án auðkennslu og nota tól sem stofnunin hefur samþykkt. Notar ekki persónulega appið. Gagnaleki stafar oft af slíkri „þægindi“ en ekki vegna tæknilegrar villu.
Afritanleg sniðmát
Hlutverk: Þú ert aðstoðarmaður af-auðkenningarstjórnunar. Verkefni: Merktu við hverja tjáningu í textanum hér að neðan sem gæti BEIN eða ÓBEIN auðkennt manneskju:- Beint: nafn, auðkenni, símanúmer, heimilisfang, skráarnúmer, nákvæm dagsetning, mynd.- Óbeint: sjaldgæf samsetning, lítill staður + sérstaða, nákvæmur aldur, vinnustaður, einstök/einstök gæði. Leggðu til öruggari [texta] ALHÆNDI texta:.
Hlutverk: Þú ert ráðgjafi til að lágmarka gögn. Verkefni: Mig langar að vinna þetta starf: [starf]. Hverjar eru lágmarksupplýsingarnar sem ég VERÐ að gefa ÞÉR til að gera þetta? Merktu óþarfa sjúklingaupplýsingar sem „[EKKI LEGJA]“.
Hlutverk: Þú ert öruggur yfirlitsaðstoðarmaður. Verkefni: Dragðu saman DIDIDENTIFICAT söguna hér að neðan. Ef þú sérð auðkenningarupplýsingar í textanum skaltu ekki draga saman; skrifaðu í staðinn "Ég fann skilríki, vinsamlegast hreinsaðu og sendu aftur." Saga: [saga]
Gátlisti fyrir áminningu stofnanastefnu (spyrðu sjálfan þig):- Er þetta tól samþykkt af stofnuninni minni?- Eru einhverjar persónugreinanlegar upplýsingar í gögnunum sem ég sló inn?- Er þessar upplýsingar virkilega nauðsynlegar fyrir þetta starf?- Getur einhver sem ég þekki fundið viðkomandi ef hann les textann?- Mun ég bæta við auðkenningarupplýsingum þegar ég vista úttakið?
Veik kvaðning / Sterk kvaðning
Veik: „Ayşe Y., 39, þriðju meðgöngu, á eftirfarandi sjúkrahúsi, skráarnúmer 4412; draga saman sögu hennar.
Þessi hvetja er full af beinum auðkennum; Einkagögnum var lekið um leið og þau voru send.
Sterkur:
Hlutverk: öruggur yfirlitsaðstoðarmaður. Dragðu saman eftirfarandi nafnlausa sögu. "Þungun A, seint á þrítugsaldri, þriðja meðganga, [tengdar læknisfræðilegar upplýsingar nafnlausar]." Ef þú sérð auðkennisupplýsingar í textanum skaltu ekki draga saman, vara við.
Mismunur: Það eru engin bein/óbein auðkenni í sterku útgáfunni; það er bara auðkennislausa samhengið sem þarf til að vinna verkið. Öryggi byrjar áður en hvetja er skrifuð.
Hverju á að deila og hverju ekki
Tegund upplýsinga
Fellur það í gervigreind?
valkostur
Nafn, TR auðkenni, sími, heimilisfang, skráarnúmer
aldrei
"Ólétta A"
Nákvæm aldur / nákvæm dagsetning
nei
Aldursbil/þriðjungur
Sjaldgæf + lítill staðsamsetning
nei
alhæfa
Almennt læknisfræðilegt samhengi (nafnlaust)
Já, ef þörf krefur
Notaðu gagnaminnkun
Mynd/mynd
Nei (andlit/merki)
ekki nauðsynlegt
Ökutæki ekki samþykkt af stofnuninni
Engin gögn um sjúklinga
Samþykkt ökutæki
Algeng mistök
- Bara að eyða nafninu og skilja eftir óbeina vísbendingar: Hættan á endurauðkenningu er áfram.
- Að líma alla skrána til „þæginda“: Brýtur í bága við meginregluna um gagnaminnkun.
- Innsláttur sjúklingagagna í persónuleg/ósamþykkt tæki: Það getur verið andstætt stefnu stofnana og KVKK.
- Að deila mynd/skjámynd: Andlit, nafn og skráarnúmer á myndinni geta verið trúnaðarmál.
- Auðkenni bætt við meðan úttakið er vistað: Að bæta auðkenni við úttakið sem kemur án auðkennis færir áhættuna til baka.
- Að því gefnu að "það verði samt eytt": Þú veist ekki hver gögnin eru; Eina tryggingin er að senda ekki neitt.
Í stuttu máli
Þegar gervigreind er notuð er friðhelgi einkalífsins forsenda, ekki tæknileg atriði. Allar upplýsingar sem gera ólétta konu auðþekkjanlegar beint (nafn, auðkenni, símanúmer) eða óbeint (sjaldgæf samsetning + lítill staðsetning) ættu ekki að fara inn í gervigreindartæki. Æfðu þig í að lágmarka gögn - gefðu upp lágmarksupplýsingarnar sem þarf til að vinna verkið - og notaðu aðeins verkfæri sem samþykkt eru af fyrirtækinu þínu. Án þess að senda kvaðninguna "er hægt að finna þessa aðila úr þessum texta?" gerðu prófið. Þegar þau hafa lekið er ekki hægt að ná í gögn; Þess vegna byrjar öryggið áður en tilkynningin er skrifuð.
Umsóknarverkefni
Taktu alvöru meðgöngusögu (á pappír) og hreinsaðu textann skref fyrir skref með því að nota sniðmátið til að auðkenna auðkenni: fyrst bein, síðan óbein auðkenni. Sýndu samstarfsmanni skýra textann og spurðu "hver gæti þetta verið?" spyrja; Ef þú getur þekkt það skaltu alhæfa það frekar. Finndu líka gervigreind/gagnastefnu þinnar eigin stofnunar, taktu hana saman í einni setningu og athugaðu hvaða verkfæri eru samþykkt.
gátlisti
- [ ] Ég fjarlægði öll bein auðkenni (nafn, auðkenni, síma, heimilisfang, skráarnúmer).
- [ ] Ég alhæfði óbeina lýsingar (sjaldgæf samsetning, lítill staðsetning, nákvæmur aldur).
- [ ] Ég hef aðeins veitt þær lágmarksupplýsingar sem þarf til að vinna verkið.
- [ ] Ég notaði aðeins tæki sem samþykkt var af stofnuninni minni.
- [ ] "Er hægt að finna þessa manneskju úr þessum texta?" Ég gerði prófið.
- [ ] Ég bætti engum skilríkjum við úttakið eftir á.