ಲಾಭಗಳು:
- DICOM ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಬರ್ನ್-ಇನ್ ಡೇಟಾ) ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಹಂಚಿಕೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ದೃಢೀಕರಣ, ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮಟ್ಟ, ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆ (CE/ನಿಯಂತ್ರಣ) ಮತ್ತು AI ಮಾದರಿಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ, ರೋಗಿಯ ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯಂತಹ ನೈತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ಡೇಟಾವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಚಿತ್ರವು ರೋಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಯಾರ ರೋಗ; ಮೆದುಳಿನ MRI ಮುಖದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದ ಮೂಲಕ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, DICOM ಫೈಲ್ ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ಗುರುತಿನ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಅದರ ಹೆಡರ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟೂಲ್ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು, ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವುದು ಸುಲಭ - ಮತ್ತು ಇದು ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ಸುಲಭತೆಯೇ ದೊಡ್ಡ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು DICOM ಅನಾಮಧೇಯತೆ, KVKK/ಗೌಪ್ಯತೆ, ಮಾದರಿ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಮೂಲ ತತ್ವ: ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳು ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ. DICOM ಹೆಡರ್ನಲ್ಲಿನ ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದು, ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ಯಾವುದೇ ಬಾಹ್ಯ ಸಾಧನವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ; ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮಟ್ಟ, ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ಸಹಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ಯಾವಾಗಲೂ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.
DICOM ಎರಡು ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಗುರುತನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತದೆ
ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ದತ್ತಾಂಶವು ಇತರ ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಗುರುತನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಒಯ್ಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡನ್ನೂ ತೆರವುಗೊಳಿಸದೆ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
1. DICOM ಹೆಡರ್: ಇಮೇಜ್ ಫೈಲ್ನ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು — ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ/ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ, ಲಿಂಗ, ಸಂಸ್ಥೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ದಿನಾಂಕ, ಸಾಧನ. ಈ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ಅಳಿಸಬಹುದು/ಮುಸುಕು ಹಾಕಬಹುದು, ಆದರೆ ಮರೆತುಹೋದರೆ ಚಿತ್ರವು "ಅನಾಮಧೇಯ" ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದಾಗ ಗುರುತನ್ನು ಸಾಗಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಬರ್ನ್ಡ್-ಇನ್ ಡೇಟಾ: ಕೆಲವು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ-ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್, ಫ್ಲೋರೋಸ್ಕೋಪಿ ಸ್ಕ್ರೀನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ಗಳು, ಬಾಹ್ಯ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು-ರೋಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಡರ್ ಅನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಇದನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ; ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾಸ್ಕ್ ಮಾಡಬೇಕು (ಕವರ್ ಮಾಡಬೇಕು) ಅಥವಾ ಆ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡಬೇಕು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಮುಖದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಅಪಾಯ: ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಹೆಡ್/ಮಿದುಳಿನ CTಗಳು ಮತ್ತು MRI ಗಳಿಂದ ಮುಖವನ್ನು ಮೂರು-ಆಯಾಮವಾಗಿ ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಬಹುದು; ಇದು ಕೂಡ ಗುರುತಿನ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, "ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುವಿಕೆ" ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಪದರ
ಎಲ್ಲಿ
ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಹೇಗೆ
ಮರೆತಿದ್ದರೆ
DICOM ಹೆಡರ್
ಫೈಲ್ ಶೀರ್ಷಿಕೆ
ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧನ
ID ತೆರೆದಿರುತ್ತದೆ
ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪಠ್ಯ
ಇಂಟ್ರಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್
ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ/ಕ್ರಾಪಿಂಗ್
ಚಿತ್ರವು ಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ
ಮುಖದ ಡೇಟಾ
3D ತಲೆ ನೋಟ
ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುವುದು
ಮುಖದಿಂದ ಗುರುತಿಸಬಹುದು
ಪಠ್ಯವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿ
RIS/ಪಠ್ಯ
ಹೆಸರು/ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ
KVKK ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಹಂಚಿಕೆ
Türkiye ನಲ್ಲಿ, KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು "ವಿಶೇಷ ಸ್ವಭಾವದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ" ಎಂದು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ; ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿ, ಅದರ ಸಮಾನ GDPR ಆಗಿದೆ. ಮೂಲ ನಿಯಮಗಳು: ಅಗತ್ಯ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವಷ್ಟು ಮಾತ್ರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ; ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗೆ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ; ನೀವು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಹೋದರೆ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಕಾನೂನು ಆಧಾರ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ; ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಅನಾಮಧೇಯವಲ್ಲದ ಚಿತ್ರಗಳು/ವರದಿಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು (DPA) ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರಿಕರಗಳು, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ ಮತ್ತು ಮೇಲಾಗಿ ಮನೆಯಲ್ಲಿ/ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು.
ಗಮನ: "ನಾನು ಕೊನೆಯ ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸಿದ್ದೇನೆ" ಅಥವಾ "ಉಪಕರಣವು ಈಗಾಗಲೇ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಅಲ್ಲ. ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್/ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ, ಸಂಪರ್ಕ, ಸಂಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್/ಹೆಡರ್ ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕದೆಯೇ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗೆ ಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ಅಭ್ಯಾಸವಲ್ಲ, ಒಂದು ಬಾರಿಯ ಕೆಲಸವಲ್ಲ.
ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾವಾಗ ನಂಬಬೇಕು
ಒಂದು ಮಾದರಿ "ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಅದು ಹೇಗೆ, ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕೇಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.
- ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮಟ್ಟ: ಯಾವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ, ಎಷ್ಟು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ (ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು? ಪ್ರಕಟಿತ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಾಕ್ಷ್ಯವಿದೆಯೇ?
- ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆ: ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ (ಉದಾ. ಸಿಇ ಗುರುತು, ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆ)? ಅನುಮೋದನೆಯಿಂದ ಯಾವ ಉಪಯೋಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ?
- ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಾಧನ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ? ವಿತರಣಾ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ (ತರಬೇತಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಂದ ದೂರ ಹೋದಂತೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಇಳಿಕೆ) ಸ್ಥಳೀಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ ಕಂಡುಬರುವುದಿಲ್ಲ.
- ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿ, ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ?
ನೈತಿಕ ಆಯಾಮ
ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ: ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದರೆ, ಅದು ಇತರ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ (ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ, ಅಪರೂಪದ ಕಾಯಿಲೆ) ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಯ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ರೋಗಿಯು ತನ್ನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು; ಸಂಸ್ಥೆಯು ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ? ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ: AI-ಸಹಾಯದ ಓದುವಿಕೆ ದೋಷವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದರೆ, ಯಾರು ಜವಾಬ್ದಾರರು - ಉತ್ತರವು ಸೈನ್ ಆಫ್ ಮಾಡಿದ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ; AI ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ನ್ಯಾಯಯುತ ಪ್ರವೇಶ: AI ಉಪಕರಣಗಳು ಕೆಲವು ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಇತರರಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಇದು ಅಸಮಾನತೆಯ ಮೂಲವಾಗಿರಬಹುದು.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪಠ್ಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ. ಒಬ್ಬ ವೈದ್ಯನು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ, ಅದರ ಹೆಡರ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ. ಆದರೆ ಚಿತ್ರದ ಮೂಲೆಯಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನಲ್ಲಿ ಕೆತ್ತಲಾಗಿದೆ; ಹೆಡರ್ ಕ್ಲೀನ್ ಆಗಿದ್ದರೂ, ಅದು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪೋಸ್ಟ್ ಐಡಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯು KVKK ಅಧಿಸೂಚನೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹಾಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿತ್ತು.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಪ್ರಸರಣ. ಒಂದು ಕೇಂದ್ರವು ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ರೋಗಿಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸದೆಯೇ ಸಾಗರೋತ್ತರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮೂಳೆ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ತಿಂಗಳ ನಂತರ, ಮಾದರಿಯು ಅದರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ನಡೆಸಿದರೆ, ಇದು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಠ: ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆ ಕೂಡ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು AI ಉಪಕರಣದ ಮೂಲಕ ತನ್ನ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಕಥೆಯನ್ನು "62-ವರ್ಷ-ವಯಸ್ಸಿನ ಮಹಿಳೆ, ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಇತಿಹಾಸ" ಎಂದು ಪುನಃ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಬದಲಿಗೆ "Ayşe Yılmaz, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ 2024-114523, ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್"; DICOM ಶಿರೋಲೇಖವನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮುಖವಾಡದೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಚರ್ಚೆ ನಡೆಯುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಗುರುತುಗಳು ಬಹಿರಂಗಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಸರಿಯಾದ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದೆ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
Ayşe Yılmaz, TC 123..., ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ 2024-114523, ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್, ಈ MRI ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಗುರುತನ್ನು ಬಹಿರಂಗವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ; ಇದು KVKK ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು ಇದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕಿತ್ತು.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಅನಾಮಧೇಯತೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಹಾಯಕ. ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯದಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಹೆಸರು, TR ID, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್/ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ, ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ; ಅದನ್ನು "[ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆ]" ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಅನಾಮಧೇಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಿಡಿ (ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಸಂಬಂಧಿತ ಇತಿಹಾಸ). ನನಗೆ ನೆನಪಿಸಿ: ನಾನು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೋದರೆ, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾದ DICOM ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಾನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಲೆ/ಬ್ರೈನ್ಇಮೇಜ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪಠ್ಯ: [ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ]
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟ್ ಐಡಿ, ಎಂಬೆಡೆಡ್/ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಫೇಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಸಹಾಯಕ. ಪಠ್ಯದಿಂದ ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್/ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ, ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ; "[ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆ]" ಎಂದು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅನಾಮಧೇಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಿಡಿ. ನಾನು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೋದರೆ, ಹೆಡರ್ + ಎಂಬೆಡ್ + ಮುಖದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಾನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನನಗೆ ನೆನಪಿಸಿ. ಪಠ್ಯ: [ಬರೆಯಿರಿ]
ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಸಹಾಯಕ. ನಾನು AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ. ನಾನು ಕೇಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಯಾವ ಜನಸಂಖ್ಯೆ/ಕೇಸ್ ಎಣಿಕೆ/ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಸ್ಥಳೀಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ವಿತರಣಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅಪಾಯ, ಆವೃತ್ತಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್. ನಿರ್ಧಾರ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಕೈಯಲ್ಲಿದೆ. ಮಾದರಿ ಮಾಹಿತಿ: [ಬೇಸಿಗೆ]
ETHICS/BIAS ಚೆಕ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟು ನಿಮಗೆ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ (ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು), ರೋಗಿಯ ಒಪ್ಪಿಗೆ/ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಯುತ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ; ಪ್ರತಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಕೇಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಸಂದರ್ಭ: [ಬರೆಯಿರಿ]
ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ಗೌಪ್ಯತೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಅದರ DPA/ಕಾನೂನು ಆಧಾರದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕೇಳುವ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಬಾಹ್ಯ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಬಾಧ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ನೆನಪಿಸಿ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್: [ಬರೆಯಿರಿ]
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಹೆಡರ್ ಅನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡಿ. ಚಿತ್ರವು ಇನ್ನೂ ಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ಮುಖದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ತಲೆ/ಮೆದುಳಿನ 3D ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
- ಸ್ಥಳೀಯ ದೃಢೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದು. ಒಪ್ಪಿಗೆಯು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳುತ್ತಿಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯು ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು, ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.
- AI ಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು. ಸಹಿ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇದೆ; ತಪ್ಪಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮನುಷ್ಯರ ಮೇಲಿದೆ.
ಸಲಹೆ: ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು, ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ: "ಈ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯಾದಲ್ಲಿ, ರೋಗಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದೇ?" ಉತ್ತರವು "ಹೌದು" ಅಥವಾ "ಖಾತ್ರಿಯಿಲ್ಲ" ಆಗಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾ ಇನ್ನೂ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿಲ್ಲ - ಅದನ್ನು ಕಳುಹಿಸಬೇಡಿ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳು ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು KVKK/GDPR ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. DICOM ಡೇಟಾವು ಎರಡು ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ - ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಪಠ್ಯ - ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ರಬ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಬಿಡುವುದಿಲ್ಲ, ಹಾಗೆಯೇ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಮುಖದ ಡೇಟಾ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂಬಲು, ಅದರ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ಪುರಾವೆಯ ಮಟ್ಟ, ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಾಧನ/ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆಯು ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ. ನೈತಿಕ ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ, ರೋಗಿಯ ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ನ್ಯಾಯಯುತ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಹಿ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ವಾಸ್ತವ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಹಂಚಿಕೆ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ರಚಿಸಿ. "ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮತ್ತು ಪಟ್ಟಿ ಹೆಡರ್/ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪಠ್ಯ/ಫೇಸ್ ಡೇಟಾ ಚೆಕ್ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ. ನಂತರ "ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ (ಅಥವಾ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿರುವ) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: ಜನಸಂಖ್ಯೆ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಸ್ಥಳೀಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಸ್ಥಿತಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, "ಎಥಿಕ್ಸ್/ಬಯಾಸ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಯಾವ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ/ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು DICOM ಹೆಡರ್ನಲ್ಲಿ ID ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಸುಟ್ಟ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮರೆಮಾಚಿದ್ದೇನೆ/ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ತಲೆ/ಮೆದುಳಿನ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಡೇಟಾದ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ವರದಿ/ಕಥೆಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ (ಹೆಸರು, ID, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ).
- [ ] ನಾನು ಬಾಹ್ಯ ಉಪಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾ ಹರಿವು ಮತ್ತು DPA/ಕಾನೂನು ಆಧಾರವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಮಾದರಿಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ; ನನ್ನ ಬಳಿ ಸಹಿ ಇದೆ.