ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ನೀತಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ.
• ಗೌಪ್ಯತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳ ವೃತ್ತಿಪರ, ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಆದ್ಯತೆ.

ಒಬ್ಬ ರೋಗಿಯು ತನ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಂಬುತ್ತಾನೆ: ಅವನ ಅನಾರೋಗ್ಯ, ಅವನ ಹಿಂದಿನ, ಅವನ ಭಯ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅವನು ಯಾರಿಗೂ ಹೇಳದ ರಹಸ್ಯಗಳು. ಈ ಟ್ರಸ್ಟ್ ಶುಶ್ರೂಷಾ ವೃತ್ತಿಯ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಈ ಟ್ರಸ್ಟ್‌ನ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಪ್ರತಿರೂಪವಾಗಿದೆ. AI ಪರಿಕರಗಳು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸಹ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ: ರೋಗಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು AI ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂದರೆ ಅದು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ತಿಳಿಯದೆ ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರಗೆ ಬಿಡುವುದು. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ಮೂಲ ತತ್ವ ಇದು: ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾ ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ; ಗುರುತಿಸದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸದೆ ಯಾವುದೇ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಖಾಸಗಿಯಾಗಿ ಏಕೆ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ

ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ (ಹೆಸರು, ID ಸಂಖ್ಯೆ, ವಿಳಾಸ). ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವರ್ಗಗಳಾಗಿವೆ; ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯದ ಮಾಹಿತಿಯು ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅನಾರೋಗ್ಯವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದಾಗ, ಉದ್ಯೋಗ, ವಿಮೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಘನತೆಗೆ ಹಾನಿಯಾಗಬಹುದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಕಾನೂನು (KVKK - ನಮ್ಮ ದೇಶದಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು; ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿ GDPR) ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಹಕ್ಕುಗಳ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿವೆ.

ನೀವು ರೋಗಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು AI ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಆ ಮಾಹಿತಿಯು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗಿನ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಆ ಉಪಕರಣವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾರು ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ ಯಾವುದೇ ನಿಯಂತ್ರಣವಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಾಹನವನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಬೇಕು.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ನಾನು ಸಹಾಯಕ್ಕಾಗಿ ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದೆ" ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಆಕ್ರಮಣವನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ID, ಅಪರೂಪದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಅಥವಾ ಅನುಮೋದಿಸದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನವಾಗಿ ವಿವರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು; ಇದು ವೃತ್ತಿಪರ, ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ಹಾನಿಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಗುರುತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ (ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ) ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಠ್ಯದಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು. ಹೆಸರು, ಉಪನಾಮ, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ, ಫೈಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕ, ವಿಳಾಸ, ದೂರವಾಣಿ, ದಿನಾಂಕ, ಅಪರೂಪದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಯಂತಹ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ನಿರುಪದ್ರವಿಯಾಗಿ ತೋರುವ ಮಾಹಿತಿಯು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಿದಾಗ ತಿಳಿಯುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು (ಉದಾ. "ಗ್ರಾಮದ ಏಕೈಕ ಡಯಾಲಿಸಿಸ್ ರೋಗಿಯ"). ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಕೇವಲ ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸುವುದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಸಂದರ್ಭವು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಪಠ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ: ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯ ಕರಡು, SBAR ಲೇಔಟ್, ತರಬೇತಿ ಸಾಮಗ್ರಿ, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸಾರಾಂಶ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನೈಜ ಗುರುತಿನ ಇಲ್ಲದೆ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಗುರುತಿನ ಕಾರ್ಯದ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಎಂದಿಗೂ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆ. ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸಹಾಯ ಪಡೆಯಲು ದಾದಿ ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಪಠ್ಯದಿಂದ ಹೆಸರು, ID, ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವ ವಿವರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು "68 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ರೋಗಿಯ" ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ ಸಂಸ್ಥೆಯಿಂದ ಅನುಮೋದಿಸಲಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅವನು ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಾನೆ. ಐಡಿ ಎಂದಿಗೂ ಅಗತ್ಯವಿರಲಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ರಹಸ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ನರ್ಸ್ ಒಬ್ಬರು ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸಿದ್ದಾರೆ ಆದರೆ "ನಮ್ಮ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ ಅವಳಿ ಮಾತ್ರ ಗರ್ಭಿಣಿಯಾಗಿದ್ದಾರೆ" ಎಂದು ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಹೋದ್ಯೋಗಿ ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾನೆ; ನರ್ಸ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಪಾಠ: ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸಿದರೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಸಂದರ್ಭವೂ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡಬಾರದು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಅನುಮೋದಿತವಲ್ಲದ ವಾಹನ. ಧಾವಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ನರ್ಸ್ ರೋಗಿಯ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಉಚಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಅಂಟಿಸಿ. ಈ ಉಪಕರಣವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ನಂತರ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಗಂಭೀರವಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಠ: ಬಳಕೆಗೆ ಮೊದಲು ಉಪಕರಣದ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಏಜೆನ್ಸಿ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು

1. ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವ ಡೇಟಾವು ಕನಿಷ್ಟ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ?
2. ಗುರುತಿಸಿ. ಹೆಸರು, ಐಡಿ, ದಿನಾಂಕ, ವಿಳಾಸ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವ ವಿವರಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ.
3. ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಉಳಿದ ಮಾಹಿತಿಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯೇ?
4. ಉಪಕರಣವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ, ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿಲ್ಲ, ನೀತಿ ಅನುಸರಣೆ.
5. ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ. ಹೆಚ್ಚು ಕೊಡಬೇಡಿ.
6. ಸಂದೇಹವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಉಸ್ತುವಾರಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ರೋಗಿಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಹೆಸರು, ಉಪನಾಮ, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ, ಫೈಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ, ವಿಳಾಸ, ದೂರವಾಣಿ, ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಅಪರೂಪದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಿ ಅದು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು [TAGET] ನೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದು; ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ಪಠ್ಯ: [...]

ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನಿರುಪದ್ರವವೆಂದು ತೋರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಆದರೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಿದಾಗ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿ. ಪಠ್ಯ: [...]

ಕಾರ್ಯ: ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಧನವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ: ಅದು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ, ಅದನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅನುಮೋದನೆ ಇದೆಯೇ, ಡೇಟಾ ಅಳಿಸುವಿಕೆ ನೀತಿ ಏನು? ನಿರ್ಧಾರ ನನ್ನದೇ ಆಗಿರಲಿ.

ಕಾರ್ಯ: ದಾದಿಗಾಗಿ ಈ (ಅನಾಮಧೇಯ) ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಿ. ಕಾರ್ಯದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಯಾವುದೇ ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಡಿ ಅಥವಾ ವಿನಂತಿಸಬೇಡಿ; ಸಾಮಾನ್ಯ ವಯಸ್ಸು/ಲಿಂಗವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಪ್ರಕರಣ: [...]

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "Ahmet Yılmaz, 62, TC 123..., ಕೆಳಗಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದೊಂದಿಗೆ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಾಖಲಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಅವರಿಗೆ ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ."

ಪ್ರಬಲ: "ನಾನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ 62 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಪುರುಷ ರೋಗಿಗೆ (ಅನಾಮಧೇಯ) ಕರಡು ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ನಿಯೋಜನೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ, ನಾನು ಕೇಳುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನೀವು ಹೆಸರು, ID, ದಿನಾಂಕ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸನ್ನಿವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ."

ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಗುರುತನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಗುಣಮಟ್ಟವು ಇದರಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿಲ್ಲ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವಿವರಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ದೂರ ನೀಡಬಹುದು.
• ಯೋಚಿಸದೆ ಅನುಮೋದಿಸದ/ಉಚಿತ ಪರಿಕರವನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಗುರುತು "ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯ" ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು. ಬಹುತೇಕ ಯಾವುದೇ ಮಿಷನ್‌ಗಳಿಗೆ ನೈಜ ID ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
• ತರಾತುರಿಯಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಸಿ. ಒಮ್ಮೆ ಹೊರಬಂದ ನಂತರ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಸಂದೇಹದಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ನೀಡಬೇಡಿ; ಉಸ್ತುವಾರಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

ಸೋರಿಕೆ ಸಂಭವಿಸಿದಲ್ಲಿ: ಹಾನಿ ಮಿತಿ

ಅತ್ಯಂತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ನರ್ಸ್ ಕೂಡ ತಪ್ಪು ಮಾಡಬಹುದು: ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸದ ವಾಹನಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸಿದಂತೆ. ಅಂತಹ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಭಯಭೀತರಾಗುವುದು ಅಥವಾ ಮರೆಮಾಡುವುದು ಕೆಟ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಹಾನಿ ಮಿತಿ: ಘಟನೆಯನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಚಾರ್ಜ್ ನರ್ಸ್ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಏಜೆನ್ಸಿ ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆ/ಅನುಸರಣೆ ಘಟಕಕ್ಕೆ ವರದಿ ಮಾಡಿ, ಯಾವ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ಮತ್ತು ಏಜೆನ್ಸಿಯ ಘಟನೆ ವರದಿ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಹಲವು ಉಪಕರಣಗಳು ಹಿಂದಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಲು ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ; ಇವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು. ಆರಂಭಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ವರದಿ ರೋಗಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರವಾಗಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಖಾಸಗಿತನದ ಘಟನೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವುದು ಘಟನೆಗಿಂತ ದೊಡ್ಡ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಂತಹ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ; ಗುರಿಯನ್ನು ದೂರುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮರುಕಳಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಅದನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಹಿಂಜರಿಯಬೇಡಿ.

ರೋಗಿಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಗೆ

ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಕೇವಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅದು ರೋಗಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿರುವುದು. ರೋಗಿಯು ತನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾನೆ. ಆರೈಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ನೀತಿ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಹಕ್ಕುಗಳ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ: ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕು. ಒಬ್ಬ ದಾದಿಯಾಗಿ, ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಾಗ ಉತ್ತಮ ದಿಕ್ಸೂಚಿ "ಇದು ರೋಗಿಯು ನನ್ನ ಮೇಲೆ ಇಟ್ಟಿರುವ ನಂಬಿಕೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದೆಯೇ?" ರೋಗಿಗೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನಾನುಕೂಲವಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಬಹುಶಃ ಅದನ್ನು ಮಾಡಬಾರದು. ಖಾಸಗಿತನವು ತಾಂತ್ರಿಕ ನಿಯಮಕ್ಕಿಂತ ಮೊದಲು ನಂಬಿಕೆಯ ಸಂಬಂಧವಾಗಿದೆ; ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಈ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಬೇಕು, ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸಬಾರದು.

ಸಲಹೆ: ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಿರಂತರ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳುವುದು: "ಈ ಪಠ್ಯವು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗೆ ಹೋದರೆ, ಈ ವ್ಯಕ್ತಿ ಯಾರೆಂದು ಯಾರಾದರೂ ಹೇಳಬಹುದೇ?" ಉತ್ತರವು "ಬಹುಶಃ" ಆಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವುದು ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ಮತ್ತೊಂದು ನಿಯಮವಾಗಿದೆ: ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಡಿ "ಕೇವಲ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ." ನೀಡಿರುವ ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯು ಅನಗತ್ಯ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಗೌಪ್ಯತೆ ಒಂದು-ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಕೀಸ್ಟ್ರೋಕ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಶಿಸ್ತು; ಈ ಶಿಸ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲಿತವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವು ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ನಂಬಿಕೆಯ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉಪಕರಣಗಳು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗೆ ಚಲಿಸುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆಯ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಸಂದರ್ಭವು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ ಸಂಸ್ಥೆ-ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ. ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಆಕ್ರಮಣವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದು; ಸಂದೇಹದಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಗುರುತಿನ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸೇವೆಯಿಂದ ನಿಜವಾದ ಫ್ಯಾಕ್ಟ್ ಶೀಟ್ ಪಡೆಯಿರಿ. ಅವನನ್ನು/ಅವಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ: ಹೆಸರು, ಐಡಿ, ದಿನಾಂಕ, ವಿಳಾಸ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವಿವರಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ, ನಂತರ ಸಂದರ್ಭವು ಇನ್ನೂ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನಂತರ, ನೀವು ಬಳಸುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನದ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಯನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ ಮತ್ತು ಅದು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ನೀವು ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಅದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಹೆಸರು, ID, ದಿನಾಂಕ, ವಿಳಾಸ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿದೆ.
• [ ] ಉಳಿದ ಸಂದರ್ಭವು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸದ ಸಂಸ್ಥೆ-ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಕನಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಉಪಕರಣದ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನನಗೆ ಸಂದೇಹ ಬಂದಾಗ, ನಾನು ಅದನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದೆ.