Pelnas:
- Galimybė atpažinti įterptąją identifikavimo informaciją (antraštę ir įrašytus duomenis) DICOM vaizduose ir taikyti anonimiškumo bei saugaus bendrinimo taisykles
- Gebėjimas kritiškai įvertinti AI modelio patvirtinimą, įrodymų lygį, reguliavimo patvirtinimą (CE / reglamentas) ir vietinį patvirtinimą
- Gebėjimas spręsti etines problemas, tokias kaip algoritminis šališkumas, paciento sutikimas, atsakomybė ir skaidrumas vaizdavimo kontekste
Radiologiniai duomenys yra viena jautriausių asmens duomenų rūšių. Vaizdas perteikia ne tik ligą, bet ir kieno liga ji yra; smegenų MRT gali identifikuoti asmenį atlikus veido rekonstrukciją, DICOM failas savo antraštėje saugo paciento vardą, identifikavimo numerį ir gimimo datą. Dirbtinio intelekto amžiuje šiuos duomenis nesunku įkelti į įrankį, jais dalytis arba panaudoti modeliui apmokyti – būtent dėl tokio lengvumo kyla didžiausia privatumo rizika. Šiame skyriuje aptarsime DICOM anonimiškumo, KVKK/privatumo, modelio patvirtinimo ir etikos klausimus.
Pagrindinis principas: radiologiniai vaizdai ir ataskaitos yra specialūs asmens duomenys. Tapatybės duomenys DICOM antraštėje ir įterpti į vaizdą nepatenka į jokį išorinį įrankį be anonimiškumo. Modelio patikimumas; Patvirtinimas vertinamas pagal įrodymų lygį, teisės aktų patvirtinimą ir vietinę patikrą. Atsakomybė, parašas ir galutinis sprendimas visada tenka radiologui.
DICOM tapatybę turi dviem sluoksniais
Radiologiniai duomenys, skirtingai nei kiti sveikatos duomenys, turi tapatybę dviejuose atskiruose sluoksniuose, o anonimiškumas yra neišsamus, neišvalius abiejų.
1. DICOM antraštė: struktūriniai laukai vaizdo failo pradžioje – paciento vardas, identifikavimo / protokolo numeris, gimimo data, lytis, įstaiga, tyrimo data, įrenginys. Šias sritis galima ištrinti/užmaskuoti naudojant įrankį, tačiau pamiršus vaizdas ir toliau bus identifikuojamas, kol bus laikomas „anoniminiu“.
2. Įrašyti duomenys: kai kuriuose vaizduose – ypač ultragarsu, fluoroskopijos ekrano fiksavimuose, išoriniuose nuskaitymuose – paciento informacija įrašoma tiesiai į pikselius. Antraštės išvalymas to nepašalina; įdėtas tekstas turi būti užmaskuotas (uždengtas) arba ta sritis apkarpyta.
Be to, veido rekonstrukcijos rizika: veidą galima atkurti trimačiai iš didelės raiškos galvos/smegenų KT ir MRT; Tai taip pat yra tapatybės atskleidimo forma ir tam tikrais atvejais reikia „sugadinti“.
sluoksnis
kur
Kaip valyti
jei pamiršta
DICOM antraštė
Failo pavadinimas
Anonimizavimo įrankis
ID lieka atviras
įdėtas tekstas
vidinis pikselis
Maskavimas/apkarpymas
Vaizdas neša tapatybę
veido duomenis
3D galvos vaizdas
pažeidžiantis
Atpažįstamas iš veido
Pranešimo tekstas
UIP/tekstas
Pašalinamas vardas/numeris
Asmuo identifikuotas
KVKK ir saugus dalijimasis
Turkijoje KVKK (asmens duomenų apsaugos įstatymas) sveikatos duomenis traktuoja kaip „ypatingo pobūdžio asmens duomenis“ aukščiausiu apsaugos lygiu; Europoje jo atitikmuo yra GDPR. Pagrindinės taisyklės: tvarkyti duomenis tik tiek, kiek reikia būtinam tikslui pasiekti; anonimiškumo panaikinimas už institucijos ribų; Jei ketinate jį naudoti modelio mokymuose, prireikus pateikite teisinį pagrindą ir aiškų sutikimą; Žinokite, kur keliauja jūsų duomenys. Neanoniminių vaizdų / ataskaitų įkėlimas į viešą AI įrankį yra duomenų pažeidimas. Pirmenybė turėtų būti teikiama korporatyviniams įrankiams, kurie turi duomenų apdorojimo sutartį (DPA), nenaudoja jūsų duomenų modelių mokymuose ir, pageidautina, dirbti įmonės viduje / vietoje.
Dėmesio: pasakymas „ką tik ištryniau pavardę“ arba „įrankis jau saugus“ nėra anonimiškumas. Jokie duomenys neišeina už įstaigos ribų, nepašalinus visų vardo ir pavardės, TR ID, protokolo/apžiūros numerio, gimimo datos, kontakto, įstaigos ir įterptųjų/antraštės tapatybės duomenų. Anonimizavimas nėra įprotis, ne vienkartinė užduotis.
Modelio patvirtinimas: kada pasitikėti modeliu
Neužtenka pasakyti, kad modelis „veikia“; Reikia pasiteirauti kaip, kur ir kiek veikia.
- Įrodymų patvirtinimas ir lygis: kurioje populiacijoje, kiek atvejų, su kokiais rodikliais (jautrumas, specifiškumas, klaidingai neigiamas) modelis buvo išbandytas? Ar yra paskelbtų nepriklausomų įrodymų?
- Teisinis patvirtinimas: ar gaminys patvirtintas kaip medicinos prietaisas (pvz., CE ženklas, atitinkamas reguliavimo patvirtinimas)? Kokiam naudojimui taikomas patvirtinimas?
- Vietinis patikrinimas: pats svarbiausias žingsnis. Ar modelis buvo išbandytas jūsų paties įrenginyje, jūsų protokole, jūsų populiacijoje? Pasiskirstymo dreifas (našumo sumažėjimas tolstant nuo treniruočių sąlygų) nematomas be vietinio patvirtinimo.
- Atsekamumas: ar stebima modelio versija, atnaujinimai ir veikimo pokyčiai?
Etinė dimensija
Algoritminis poslinkis: jei modelis pritaikytas tam tikrai populiacijai, jis gali prasčiau veikti kitose grupėse (amžiaus, lyties, etninės kilmės, retos ligos) ir padidinti nelygybę. Paciento sutikimas ir skaidrumas: ar pacientas turi žinoti, kad jo diagnozei naudojamas dirbtinis intelektas; Kaip institucija tai padaro skaidrią? Atsakomybė: jei AI padedamas rodmuo padaro klaidą, kas atsakingas – atsakymą turi pasirašęs radiologas; AI neprisiima atsakomybės. Sąžininga prieiga: jei dirbtinio intelekto įrankiai yra prieinami kai kuriuose centruose, o kituose ne, tai gali būti nelygybės šaltinis.
trys mini dėklai
1 atvejis – įterptojo teksto pažeidimas. Gydytojas įkelia įdomų ultragarsinį vaizdą, išvalo jo antraštę ir įkelia į viešąjį AI įrankį. Tačiau vaizdo kampe yra paciento vardas ir protokolo numeris, išgraviruotas į pikselį; Nors antraštė buvo švari, joje buvo įdėtas įrašo ID. Įstaiga susiduria su KVKK pranešimu. Teisingas būdas buvo užmaskuoti įterptą sritį ir taip ja dalytis.
2 atvejis – platinimas be vietinės patikros. Centras reguliariai pristato kaulinio amžiaus modelį, treniruojamą užsienio gyventojų, niekada jo nepatvirtindamas savo pacientų grupėje. Po kelių mėnesių pastebima, kad modelis yra sistemingai šališkas savo populiacijose. Jei būtų atlikta vietinė patikra, tai būtų matoma nuo pat pradžių. Pamoka: net reguliavimo patvirtinimas nepakeičia vietinio patikrinimo.
3 atvejis. Pranešti apie anonimiškumą. Radiologas nori aptarti sudėtingą atvejį su savo kolega naudodamas AI įrankį. Jis perrašo istoriją į „62 metų moteris, žinoma krūties vėžio istorija“, o ne „Ayşe Yılmaz, protokolas 2024-114523, krūties vėžys“; Bendrina vaizdą su išvalyta DICOM antrašte ir užmaskuotu įdėtu tekstu. Vyksta klinikinė diskusija, tapatybės neatskleidžiamos. Tinkamas anonimiškumas užtikrino saugų AI naudojimą.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Ayşe Yılmaz, TC 123..., protokolas 2024-114523, krūties vėžys, interpretuokite šį MRT.
Atvirai dalijamasi tapatybe; Tai yra KVKK pažeidimas, jis turėjo būti sustabdytas prieš parašant raginimą.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: anonimiškumo valdymo padėjėjas. Iš toliau pateikto teksto pašalinkite savo vardą, pavardę, TR ID, protokolo / apžiūros numerį, gimimo datą, kontaktinę ir įstaigos informaciją; pakeiskite jį į "[pašalintas]". Palikite tik kliniškai būtiną anoniminę informaciją (amžiaus grupę, lytį, atitinkamą istoriją). Taip pat priminkite man: jei ketinu bendrinti vaizdą, taip pat turiu išvalyti DICOM antraštę ir vaizde įterptą tekstą bei atsižvelgti į veido duomenis galvos / smegenų atvaizduose. Tekstas: [įklijuoti tekstą]
Galingas raginimas ištraukia ID, primena įterptus / antraštės ir veido duomenis.
Kopijuojami raginimo šablonai
ANONIMIZAVIMO VALDYMO ŠABLONISJūsų vaidmuo: anonimizacijos asistentas. Iš teksto ištraukite vardą, pavardę, TR ID numerį, protokolo/apžiūros numerį, gimimo datą, kontaktinę ir įstaigos informaciją; Įveskite „[pašalintas]“. Palikite tik kliniškai reikalingą anoniminę informaciją. Priminkite, kad jei ketinu bendrinti vaizdą, turiu išvalyti antraštę + įterpti + veido duomenis. Tekstas: [rašyti]
MODELIO PATVIRTINIMO UŽKLAUSOS ŠABLONASJūsų vaidmuo: PADĖJĖJAS. Įvertinsiu AI modelį. Sukurkite klausimus, kuriuos turiu užduoti: kokia populiacija / atvejų skaičius / metrika, reguliavimo patvirtinimo apimtis, atliktas vietinis patvirtinimas, platinimo dreifo rizika, versijų stebėjimas. Sprendimas yra institucijos rankose. Modelio informacija: [vasara]
ETHICS / BIAS CHECK ŠABLONYS suteiks jums AI modelio naudojimo kontekstą. Įvertinkite algoritminį šališkumą (kuris gali prastai veikti grupėse), paciento sutikimą / skaidrumą, atskaitomybę ir sąžiningą prieigą; Po kiekviena antrašte parašykite klausimą, kurį institucija turėtų užduoti. Kontekstas: [rašyti]
DUOMENŲ SRAUTŲ PRIVATUMO ŠABLONYS pateiks duomenų siuntimo į AI įrankį scenarijų. Sukurkite kontrolinį sąrašą, kuriame klausiama, kur siunčiami duomenys, ar jie saugomi, ar naudojami modelių mokymuose ir jų DPA / teisinio pagrindo būsena. Priminkite mums apie išorinių transporto priemonių anonimiškumo prievolę. Scenarijus: [rašyti]
Dažnos klaidos
- Tiesiog išvalykite antraštę ir pamirškite įterptą tekstą. Vaizdas vis dar turi tapatybę.
- Veido duomenų nepaisymas. Asmenį galima atpažinti iš galvos / smegenų 3D vaizdų.
- Vietinio patvirtinimo pakeitimas reguliavimo patvirtinimu. Sutikimas rodo apimtį; Tai negarantuoja jūsų pačių duomenų veikimo.
- Neklausia apie algoritminį šališkumą. Modelis gali prastai veikti kai kurioms grupėms, padidindamas nelygybę.
- Atsakomybės perdavimas AI. The signature is with the radiologist; Atsakomybė už klaidas tenka žmonėms.
Patarimas: prieš siųsdami duomenis už įstaigos ribų, užduokite vieną klausimą: „Jei šie duomenys būtų nutekinti, ar būtų galima identifikuoti pacientą? Jei atsakymas yra „taip“ arba „nežinau“, duomenys dar nėra anonimiški – jų nesiųskite.
Apibendrinant
Radiologiniai vaizdai ir ataskaitos yra ypatingi asmens duomenys ir jiems reikia aukščiausios apsaugos pagal KVKK/GDPR taikymo sritį. DICOM duomenys perduoda tapatybę dviem sluoksniais – antraštėje ir vaizde įterptame tekste – ir jokie duomenys nepatenka iš įmonės neišvalius abiejų, taip pat veido duomenų, jei reikia. Norint pasitikėti modeliu, įvertinamas jo patvirtinimas, įrodymų lygis, reguliavimo patvirtinimas ir vietinis patvirtinimas, ypač jūsų įrenginyje / populiacijoje; Reguliavimo patvirtinimas nepakeičia vietinės patikros. Etikos aspektu abejojama algoritminiu šališkumu, paciento sutikimu, skaidrumu, sąžininga prieiga ir atsakomybe. Visais atvejais parašas, atsakomybė ir galutinis sprendimas priklauso radiologui.
Taikymo užduotis
Sukurkite faktinį tekstą ir vaizdo dalijimosi scenarijų. Padarykite tekstą anonimišku naudodami šabloną „Anonimizacijos patikra“ ir išvardykite antraštės / įterptojo teksto / veido duomenų tikrinimo veiksmus. Tada įvertinkite modelį, kurį naudojate (arba svarstote) naudodami šabloną „Modelio patvirtinimo užklausa“: populiaciją, patvirtinimo apimtį, vietinio patvirtinimo būseną. Galiausiai, naudodami „Etikos / šališkumo kontrolės“ šabloną, užsirašykite, kuriose grupėse šis modelis gali veikti prastai, ir skaidrumo / atskaitomybės klausimus.
kontrolinis sąrašas
- [ ] I cleared the ID fields in the DICOM header.
- [ ] Užmaskavau / apkarpiau įdegintą tekstą vaizde.
- [ ] Įvertinau veido duomenų riziką galvos / smegenų vaizduose.
- [ ] Anonimizuojau pranešimo / pasakojimo tekstą (vardas, pavardė, ID, protokolas, gimimo data).
- [ ] Suabejojau duomenų srautu ir DPA / teisiniu išorinio įrankio pagrindu.
- [ ] Patikrinau vietinį modelio patvirtinimą ir patvirtinimo sritį.
- [ ] Įvertinau algoritminį šališkumą, skaidrumą ir atskaitomybę; Aš turiu parašą.