Pelnas:
- Supratimas, kad sveikatos duomenys yra ypatingos kokybės duomenys ir anonimiškumo, saugojimo ir dalijimosi taisyklės, patenkančios į KVKK / teisės aktų taikymo sritį
- Gebėjimas parengti etikos principus (sąžiningumas, skaidrumas, atskaitomybė) ir įmonės valdymo politiką naudojant dirbtinį intelektą.
- Galimybė sukurti valdymo sistemą, kurioje dirbtinio intelekto produkcija nepakeistų valdymo ir klinikinių sprendimų, o atsakomybė ir galutinis pritarimas visada lieka žmogui.
Viso šio modulio metu AI naudojome kaip greitintuvą visose veiklos srityse – nuo susitikimų iki lovų, nuo prognozės iki pajamų, nuo kokybės iki inventoriaus. Tačiau yra stogas virš visų šių galingų naudojimo būdų: duomenų privatumas, taisyklių laikymasis ir etika. Be šios sistemos kiekvienas jūsų pagreitintas verslas taip pat yra padidinta rizika. Šis paskutinis vienetas sujungia išsklaidytas taisykles į vieną valdymo sistemą. Valdymas – tai valdymo sistema, apibrėžianti, kas ką gali daryti institucijoje ir pagal kokias taisykles, kaip veikia atsakomybė ir kontrolė. Dar kartą aiškiai pasakykime pagrindinį principą: AI produkcija nepakeičia valdymo ir klinikinių sprendimų; Atsakomybė ir galutinis pritarimas visada tenka žmogui.
Kodėl sveikatos duomenys yra privatūs?
Sveikatos duomenys nėra įprasti duomenys. Turkijoje KVKK (asmens duomenų apsaugos įstatymas) sveikatos duomenis laiko „ypatingo pobūdžio asmens duomenimis“; Tai reiškia aukščiausią apsaugos lygį. Jo europinis atitikmuo yra GDPR. Jei bus atskleista paciento diagnozė, gydymas, protokolo numeris, atsiras negrįžtama žala: stigma, diskriminacija, pasitikėjimo praradimas. Taigi yra keletas pagrindinių taisyklių. Anonimizavimas – tai visos asmenį identifikuojančios informacijos (vardas, ID, protokolas, reta diagnozė + amžius + vietos derinys) pašalinimas iš duomenų. Duomenų mažinimas yra darbas su mažiausiu duomenų kiekiu, kuris atliks darbą. Tikslo ribojimas reiškia duomenų naudojimą tik tuo tikslu, kuriam jie buvo surinkti. Duomenų saugojimo riba yra ne ilgiau nei būtina.
Paciento duomenų įklijavimas į viešą AI įrankį yra duomenų siuntimas į išorinį serverį ir yra rimtas pažeidimas. Teisingas požiūris: anonimizuoti duomenis, jei įmanoma, pasirinkti įrankius su įmonių ir duomenų apdorojimo sutartimis (kuriose jūsų duomenys nenaudojami modelio mokymui) ir turėti rašytinę politiką, pagal kurią duomenys gali būti įtraukti į kurį įrankį. Atsiminkite: kai susijungia maži gabalėliai, žmogų galima apibrėžti iš naujo; Nors „68 metų moteris“ yra saugi, „68 metų moteris iš X kaimo, serganti reta liga Y“ nebėra anoniminė.
Etika ir visapusiškas valdymas
Geras AI valdymas grindžiamas trimis etiniais principais. Sąžiningumas yra tas, kad AI sistemingai nepažeidžia pacientų grupės (pagyvenusių, mažas pajamas gaunančių, kaimo žmonių); To pavyzdys buvo neatvykimo balo naudojimas pašalinimui. Skaidrumas reiškia galimybę paaiškinti, kuo grindžiamas sprendimas; Pirmenybė teikiama pasiūlymui su matomu pagrindimu, o ne „juodosios dėžės“ pasiūlymui. Atsakomybė reiškia, kad už kiekvieno sprendimo turi būti atsakingas asmuo; „Taip pasakė AI“ nėra gynyba.
Tai, kas įgyvendina šiuos principus, yra valdymo politika. Gera politika apibrėžia: kokie duomenys gali patekti į kurią transporto priemonę (duomenų klasifikacija); anonimiškumo taisyklės; žmogaus patvirtinimo taškai kiekvienam darbui (kas ką pasirašo); atskaitomybė ir audito seka (kas, kada ką padarė – sekų įrašas); ir etikos principus. Ši politika sujungia visus „žmonės sprendžia“ teiginius, kuriuos matėme visame modulyje, į vieną institucinę sistemą.
Dėmesio: sakinys „AI pasiūlė, aš įgyvendinau“ nėra atsakomybės perkėlimas. Teisiškai ir etiškai atsakomybė tenka asmeniui, kuris priima ir įgyvendina pasiūlymą. Dėl valdymo ši atsakomybė tampa matoma ir atsekama.
trys mini dėklai
1 atvejis – pakartotinio identifikavimo rizika. Vienas padalinys pasidalijo „anoniminiu“ atvejo santrauka: „Vienintelis mūsų mieste persodintas širdies pacientas, 34 metų vyras, išrašytas praėjusį mėnesį“. Šiame sakinyje nebuvo daiktavardžio, tačiau šis derinys unikaliai apibūdino tą asmenį. Kokybės pareigūnas tam prieštaravo; Retų savybių derinys pažeidžia anonimiškumą. Santrauka buvo perrašyta pašalinant aprašomąsias detales ir ją apibendrinus.
2 atvejis – pėdsakų įrašo vertė. Ligoninėje su AI parengtoje valdymo ataskaitoje nurodytas skaičius pasirodė neteisingas ir vadovybei buvo išsiųsta neteisinga informacija. Audito metu iškilo klausimas „iš kur atsirado šis skaičius, kas jį patvirtino?“. buvo paklaustas. Kadangi organizacijos valdymo politika įpareigoja kiekvieną AI išvestį įrašyti „šaltinis + tikrintojas + data“, iš karto buvo aišku, kad klaida įvyko, kai buvo praleistas patikrinimo veiksmas. Pėdsakų įrašymas buvo naudojamas proceso koregavimui, o ne nusikaltėlių paieškai.
3 atvejis. Politika užkerta kelią krizei. Naujas darbuotojas ketino įkelti savo atleidimo sąrašą į viešą AI įrankį. Aiški įstaigos politika nurodė, kad „į atvirą įrankį nepatenka jokie failai, kuriuose yra paciento tapatybė, jie pirmiausia anonimizuojami ir naudojamas tik patvirtintas institucinis įrankis“. Darbuotojas prisiminė politiką, anonimizavo duomenis ir panaudojo patvirtintą įrankį. Rašytinis valdymas užkirto kelią individualiai klaidai kaip instituciniam refleksui.
Keturi kopijuojami šablonai
1) Duomenų klasifikavimo politikos projektas:
Jūsų vaidmuo: sveikatos priežiūros įstaigos informacijos saugumo/kokybės pareigūno padėjėjas. Sudarykite mūsų įstaigos klasifikacijos lentelę „Kokie duomenys gali patekti į AI“: Raudona (niekada: paciento ID, ID, protokolas), Geltona (anonimizuota), žalia (nemokama: vieša, beasmenė). Parašykite pavyzdžius ir taisykles kiekvienai klasei. Nurodykite, kad tai yra projektas ir teisės / atitikties skyrius turi jį patvirtinti.
2) Anonimizacijos kontrolinis sąrašas:
Paruoškite anonimizacijos kontrolinį sąrašą, kurį vykdysiu prieš pateikdamas AI duomenis: ar vardas / TC / protokolo išvestis, ar retas funkcijų derinys (amžius + vieta + reta diagnozė) identifikuoja asmenį, ar yra nereikalingos vietos, ar tai įmonės patvirtintas įrankis. Tegul kiekvienas elementas yra pažymėtas taip/ne.
3) Žmogaus patvirtinimo taškų žemėlapis:
Sudarykite lentelę „kas patvirtina“ šioms DI naudojimo sritims (ataskaita, paklausos prognozė, lovų prioritetas, atsiskaitymo kodas, pamainų grafikas): rizikos lygis ir privaloma žmogaus patvirtinimo institucija kiekvienai sričiai. Pabrėžkite dvigubo klinikinio ir administracinio patvirtinimo poreikį didelės rizikos srityse.
4) AI išvesties pėdsakų įrašymo šablonas:
Parašykite kiekvieno dirbtinio intelekto išvesties sekimo žurnalo šabloną: data, naudotas įrankis, įvestų duomenų klasė (anoniminė), rezultato suvestinė, patikrinęs asmuo, patvirtinęs vadovas, sprendimas. Nurodykite, kad tai skirta auditui ir atskaitomybei.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Pateikite mūsų pacientų duomenis dirbtiniam intelektui ir paprašykite juos išanalizuoti.
Anonimizavimas, transporto priemonės apsauga, be patvirtinimo ir be pėdsakų įrašymo; Tiesioginio KVKK pažeidimo rizika.
Galingas raginimas:
Sukurkite mūsų organizacijos AI valdymo politiką: (1) duomenų klasifikavimą (raudona / geltona / žalia), (2) anonimiškumo taisykles, (3) žmogaus patvirtinimo taškus kiekvienam naudojimo atvejui, (4) pėdsakų registravimą ir auditą, (5) sąžiningumo / skaidrumo / atskaitomybės principus. Nurodykite, kad tai yra projektas ir jam reikalingas teisinis / atitikties patvirtinimas.
Valdymo elementas
Kas suteikia
pavyzdys
Duomenų klasifikavimas
Nustato, kas gali patekti
ID = niekada
Anonimiškumas
Apsaugo žmogų
Pasirodo pavadinimas / retas derinys
žmogaus patvirtinimo taškai
Apibrėžia atsakomybę
Didelės rizikos atveju patikrinkite dar kartą
rekordas
Auditingumas
Šaltinis + tikrintojas + data
Etikos principai
Sąžininga, skaidri, atsakinga
Išskyrimo balo naudojimas
Dažnos klaidos
- Dalijimasis identifikuojamais duomenimis, manydamas, kad tai „anonimiška“. Retas bruožų derinys išduoda žmogų.
- Nepatvirtinto įrankio naudojimas. Duomenys keliauja į išorinį serverį.
- Atsakomybės sukėlimas AI. „AI pasakė“ nėra teisinė gynyba.
- Nevedęs įrašų apie keliones. Kai įvyksta klaida, negalite parodyti šaltinio ir patvirtinimo.
- Politikos rašymas ir jos neįgyvendinimas. Taisyklė ant popieriaus neapsaugo, nebent tai yra refleksas.
Patarimas: vainikuokite savo valdymo politiką „auksinių taisyklių“ sąrašu, kuris telpa viename puslapyje ir yra pakankamai paprastas, kad kiekvienas galėtų įsiminti: neįveskite ID, nedarykite anonimiškumo, nenaudokite patvirtintos transporto priemonės, patikrinkite, žmogaus parašas. Niekas neskaito ilgos politikos; Visi prisimena penkių taisyklę.
Apibendrinant
DI veikimo galia yra saugi tik laikantis tvirtos privatumo, teisės aktų ir etikos sistemos. Sveikatos duomenys yra ypatingos kokybės duomenys; Anonimizavimas, duomenų sumažinimas ir patvirtintas įrankis yra būtini. Geras valdymas; Jis sujungia duomenų klasifikavimą, anonimiškumą, žmogaus patvirtinimo taškus, pėdsakų registravimą ir etikos principus (sąžiningumą, skaidrumą, atskaitomybę) vienoje sistemoje. Tai yra vieno sakinio šio modulio esmė: AI pagreitina, žmogus nusprendžia ir prisiima atsakomybę. Nepatvirtinta AI išvestis yra tokia pat rizikinga, kaip ir nepasirašytas valdymo sprendimas.
Taikymo užduotis
Paruoškite vieno puslapio savo organizacijos valdymo politikos projektą naudodami „AI išvesties įrašo“ ir „duomenų klasifikavimo“ šablonus. Įtraukite „auksinės taisyklės“ sąrašą, kuriame yra bent penki elementai. Tada pasirinkite naudojimo sritį, kurią išmokote per modulį (pavyzdžiui, lovos prioritetas arba atsiskaitymo kodas) ir 5 punktuose parašykite, kokių patvirtinimo ir patvirtinimo veiksmų reikia atlikti pagal šią politiką.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Ar sveikatos duomenys priskiriami ypatingiems ir ar pritaikiau anonimiškumo taisykles?
- [ ] Ar patikrinau pakartotinio identifikavimo riziką naudodamas retų funkcijų derinį?
- [ ] Ar kiekvienam naudojimo atvejui apibrėžiau žmogaus patvirtinimo tašką?
- [ ] Ar turiu AI išvesties įrašus (šaltinis / tikrintojas / data)?
- [ ] Ar politikoje parašiau, kad atsakomybė ir galutinis patvirtinimas visada tenka asmeniui?
Modulio egzaminas
1. Ligoninės vadovas tiesiogiai įgyvendina dirbtinio intelekto sugeneruotą lovų paskirstymo rekomendaciją be jokio klinikinio įvertinimo. Kokia esminė šio požiūrio klaida?
- A) dirbtinio intelekto produkcijos pavertimas sprendimu, netaikant jo klinikinio tinkamumo ir administracinio patikrinimo; Nepaisydami to, kad atsakomybė tenka žmonėms ✔
- B) Griežtai draudžiama naudoti dirbtinį intelektą valdant lovą
- C) Dirbtinis intelektas visada parodo daugiau lovų, nei yra iš tikrųjų
- D) Pasiūlymas nėra pateiktas lentelėje
Aprašymas: dirbtinis intelektas pateikia statistinę rekomendaciją; Tačiau lovos paskirstymas ir išrašymo prioritetas priklauso nuo paciento klinikinės būklės, o galutinį sprendimą priima gydytojas/slaugytojas ir atsakingas vadovas. Nepatvirtinta produkcija yra tarsi nepasirašytas sprendimas.
2. Kuris iš šių būdų yra tinkamiausias įvedant paciento duomenis į viešai prieinamą dirbtinio intelekto įrankį?
- A) Įklijuokite paciento vardą ir protokolo numerį, kad būtų užtikrintas greitis
- B) Pašalinkite identifikavimo informaciją ir anoniminkite duomenis ir, jei įmanoma, naudokite įmonės, sutartyje numatytą įrankį ✔
- C) Paslėpkite tik paciento vardą ir palikite TR ID numerį
- D) Prieš dalijantis duomenimis, pakanka gauti žodinį paciento leidimą.
Paaiškinimas: Sveikatos duomenys yra specialūs asmens duomenys. Reikėtų pašalinti tapatybės informaciją, pvz., vardą, pavardę, TR ID, protokolo numerį, duomenis anonimizuoti ir, jei įmanoma, pirmenybę teikti įmonės duomenų apdorojimo sutartiniams įrankiams.
3. Koks yra tinkamiausias dirbtinio intelekto rizikos balo panaudojimas prognozuojant neatvykimus?
- A) Atsisakymas skirti susitikimus didelės rizikos pacientams
- B) Nepaisykite balo ir taikykite tą pačią procedūrą visiems pacientams
- C) Sąžiningų, prieigą išsaugančių intervencijų, tokių kaip priminimų skubėjimas ir perteklinis rezervavimas, planavimas ✔
- D) Nuolatinis didelės rizikos pacientų įtraukimas į juodąjį sąrašą
Paaiškinimas: rizikos balas yra tikimybės įvertinimas; Jis turėtų būti naudojamas vadovaujantis sąžiningomis intervencijomis, tokiomis kaip priminimų dažnis, per didelis rezervavimas ir prieigos palengvinimas, o ne paciento atmetimas. Paciento prieigos teisės turi būti apsaugotos.
4. Kokia yra pagrindinė priežastis, kodėl reikia dirbti su pasikliautinaisiais intervalais ir scenarijais, o ne vienu dirbtinio intelekto pateiktu skaičiumi prognozuojant paklausą?
- A) Pateikus intervalą, ataskaita atrodo ilgesnė
- B) Kadangi dirbtinis intelektas negali sukurti pavienių skaičių
- C) Kadangi pasitikėjimo intervalas visada tiksliai pateikia tikrąją reikšmę
- D) Kadangi prognozė susijusi su neapibrėžtumu, būtina lanksčiai planuoti pagal scenarijus ir valdyti rizikas ✔
Paaiškinimas: prognozė pagrįsta istoriniais duomenimis ir apima neapibrėžtumą. Planavimas pagal diapazoną, o ne vieną tašką leidžia pasiruošti mažos / didelės paklausos scenarijams ir lanksčiai valdyti pajėgumus.
5. Kokia yra didžiausia rizika, kai pajamų cikle AI siūlo atsiskaitymo kodus?
- A) Dirbtinis intelektas sukuria neteisingą arba neteisingą kodą, jį sklandžiai pasiūlo ir įveda į sąskaitą faktūroje be patikrinimo ✔
- B) Dirbtinis intelektas labai lėtai gamina kodus
- C) SGK visada automatiškai priima kodo pasiūlymą
- D) Kodai gali būti pateikiami tik anglų kalba
Paaiškinimas: Dirbtinis intelektas gali sklandžiai pasiūlyti kodą, kuris iš tikrųjų neegzistuoja arba yra neteisingas (haliucinacija). Kodavimas ir atsiskaitymas yra reguliuojami; Kiekvieną kodą turi patikrinti įgaliotas ekspertas, turintis galiojančius operacijų sąrašus ir pinigų grąžinimo taisykles.
6. Kokybės indikatoriaus prietaisų skydelyje AI staigų rodiklio kritimą interpretuoja kaip „pagerėjimą“. Ką turėtų daryti vadovas?
- A) komentaro pateikimas tiesiogiai direktorių valdybai
- B) Ištirkite, ar pokytis gali būti dėl duomenų kokybės, apibrėžimo pasikeitimo ar tikslinio nukrypimo, ir patikrinkite priežastinį ryšį ✔
- C) Nuimkite indikatorių nuo prietaisų skydelio
- D) Pasitikėti dirbtiniu intelektu ir neatlikti jokių patikrinimų
Paaiškinimas: Indikatoriaus pokytį gali sukelti duomenų kokybės problema, apibrėžties pasikeitimas arba žaidimai. Administratorius turi patikrinti komentaro priežastinį ryšį ir duomenų šaltinį.
7. Kokia dažniausiai daroma klaida analizuojant pacientų pasitenkinimo laisvo teksto grįžtamąjį ryšį dirbtiniu intelektu?
- A) Tekstų suskirstymas į temas
- B) Anoniminis atsiliepimas
- C) Automatinės emocijų etiketės ir mėginio apibendrinimas visiems pacientams jų nepatvirtinus ✔
- D) Skundų prioritetų teikimas
Paaiškinimas: automatinis emocijų žymėjimas gali įnešti ironijos, neigimo ir klaidingai perskaityto konteksto; Be to, tik autorių nuomonės yra šališkos. Nereikėtų daryti apibendrinimų, nepatikrinus rezultatų imant ir nuskaitant.
8. Koks pagrindinis ABC analizės tikslas atsargų valdyme?
- A) Visų elementų išdėstymas abėcėlės tvarka
- B) Skaičiuojant tik vaistus, kurių sudėtyje yra vitamino A
- C) Produktų, kurių galiojimo laikas pasibaigęs, sunaikinimas
- D) atsargų prekių klasifikavimas pagal vertės / kritiškumo lygį ir valdymo prioriteto nukreipimas į svarbiausius elementus ✔
Paaiškinimas: ABC analizė klasifikuoja atsargų elementus pagal vertę / kritiškumą į A (aukštą), B (vidutinį), C (mažą); taigi vadovybės dėmesys ir kontrolės dažnumas yra sutelktas į svarbiausius dalykus.
9. Ką reiškia proceso tobulinimo „butelio kaklelio“ sąvoka?
- A) Siauriausios talpos ir viso srauto greitį ribojantis žingsnis ✔
- B) Greičiausias proceso žingsnis
- C) Padalinys, kuriame dirba daugiausia darbuotojų
- D) etapas, kai pacientai yra labiausiai patenkinti
Aprašymas: kliūtis yra siauriausios talpos žingsnis, kuris lemia viso proceso greitį. Tobulinimo pastangos pirmiausia turėtų būti sutelktos į kliūtis; tobulinimas kitur nepagreitina bendro srauto.
10. Ką vadovas turėtų patikrinti prieš taikydamas dirbtinio intelekto sukurtą grafiką planuodamas pamainą?
- A) Nesvarbu, ar diagrama atspausdinta spalvotai, ar ne
- B) Darbo teisės, poilsio laikotarpių, klinikinės kompetencijos ir teisingumo taisyklių laikymasis ✔
- C) Kiek sekundžių užtrunka dirbtinis intelektas, kad sukurtų diagramą?
- D) Ar tvarkaraštis palankus aukščiausiems darbuotojams
Aprašymas: Diagrama; Ji turi atitikti darbo teisės (maksimalaus darbo valandų, poilsio), darbuotojo teisių, klinikinės kompetencijos ir teisingumo taisykles. AI gali parengti juodraštį, kuris pažeidžia šias taisykles; Galutinį patvirtinimą turi vadovas.
11. Kuris iš šių dalykų išreiškia teisingą dirbtinio intelekto naudojimo sveikatos priežiūros valdyme ribą?
- A) Dirbtinis intelektas gali automatiškai priimti visus valdymo sprendimus
- B) Dirbtinis intelektas gali būti naudojamas tik rašant tekstą, o ne atliekant skaitinę analizę
- C) Dirbtinis intelektas yra asistentas ir sprendimų palaikymo įrankis; Atsakomybė ir galutinis kritinių sprendimų patvirtinimas tenka žmonėms ✔
- D) Dirbtinis intelektas gali priimti galutinį sprendimą dėl grąžinimo be žmogaus pritarimo
Aprašymas: Dirbtinio intelekto asistentas, juodraščių generatorius ir sprendimų palaikymo įrankis. Atsakomybė ir galutinis sprendimų, turinčių įtakos išteklių paskirstymui, klinikiniam prioritetų nustatymui ir pacientų saugai, patvirtinimas visada tenka kompetentingam specialistui ir atsakingam vadovui.
12. Kodėl vien vidutinės viešnagės trukmės (LOS) rodiklio sumažėjimas nėra pakankamas „sėkmės“ įrodymas?
- A) Kadangi buvimo trukmė niekada negali būti išmatuota
- B) Kadangi buvimo trukmę gali apskaičiuoti tik dirbtinis intelektas
- C) Kadangi buvimo trukmė visiškai nesusijusi su kompensavimu.
- D) Jei sumažėjimas atsiranda dėl ankstyvo išrašymo ir pakartotinio priėmimo skaičiaus padidėjimo, pacientų sauga gali būti pablogėjusi ir tai turėtų būti aiškinama kartu su atitinkamais rodikliais ✔
Paaiškinimas: Sutrumpėjęs buvimo laikas gali rodyti gerą išteklių panaudojimą; Tačiau jei padaugėja ankstyvo išrašymo ir pakartotinio priėmimo, gali pablogėti pacientų sauga. Rodiklis turėtų būti aiškinamas kartu su kitais susijusiais rodikliais.
13. Kokia yra paklausos prognozavimo, pagrįsto istoriniais duomenimis, būklė staigaus sutrikimo, pavyzdžiui, epidemijos ar nelaimės, atveju?
- A) Numatymas nustoja būti vadovaujantis; Ekspertų sprendimas ir stebėjimas realiuoju laiku vadovauja ✔
- B) Šiose situacijose patikimiausias tampa prognozavimas remiantis istoriniais duomenimis
- C) Prognozė automatiškai pasitaiso, nereikia įsikišti
- D) Tokiais atvejais planavimas turėtų būti visiškai sustabdytas
Aprašymas: AI numatymas pagrįstas praeities modeliais. Esant struktūriniams lūžiams, pvz., epidemijoms, nelaimėms ar teisės aktų pasikeitimams, praeities duomenys nustoja būti pagrindiniais; vadovauja ekspertų nuomonei ir stebėjimui realiuoju laiku.
14. Kuris iš šių dalykų turėtų būti įtrauktas į įmonės AI valdymo politiką?
- A) Tik kokios prekės ženklo dirbtinio intelekto įrankis bus perkamas?
- B) Duomenų klasifikavimas, anonimiškumas, žmogaus patvirtinimo taškai, atsakomybė / audito įrašas ir etikos principai ✔
- C) Taisyklė, kad dirbtinį intelektą gali naudoti tik vadovai
- D) Straipsnis, leidžiantis dirbtiniam intelektui visus sprendimus priimti vienam
Aprašymas: Patikimas valdymas; Ji apibrėžia, kokie duomenys gali patekti į kurį įrankį, anonimiškumo taisyklės, žmogaus patvirtinimo taškai, atsakomybės ir audito įrašai, etikos principai (sąžiningumas, skaidrumas, atskaitomybė).