Ieguvumi:
- Izpratne par privātuma riskiem un KVKK saistībām saistībā ar dzirdes aparātu un skenēšanas ierīču datiem (datu reģistrēšana, lietojumprogrammu dati)
- Spēja drošā un anonīmā veidā izstrādāt mākslīgā intelekta izmantošanu teleaudioloģijas (tālvadības pielāgošanas un uzraudzības) plūsmā
- Spēja piemērot ierobežojumus un anonimizācijas soļus pacientu datu nosūtīšanai uz mākoņa mākslīgā intelekta rīkiem
Mūsdienu audioloģija vairs nedarbojas tikai ar datiem, kas iegūti klīnikā. Dzirdes aparāti un mobilās lietotnes pastāvīgi vāc datus; pacienti tiek uzraudzīti attālināti; skenēšanas ierīces ir savienotas ar mākoņsistēmām. Lai gan tas piedāvā spēcīgas iespējas, tas rada arī nopietnus privātuma pienākumus. Šajā nodaļā mēs apskatīsim dzirdes aparātu un skrīninga datu privātuma riskus, mākslīgā intelekta drošu izmantošanu teleaudioloģijā (attālā lietojumprogramma un uzraudzība), kā arī pacientu datu nosūtīšanas uz mākoņa rīkiem. Galvenais princips: Pacientu un ierīču dati ir īpašas kvalitātes veselības dati; Tam nepieciešama visaugstākā aizsardzība KVKK ietvaros. Pirms datu nosūtīšanas mākslīgajam intelektam tie tiek anonimizēti, tiek izvēlēts drošs rīks un tiek kopīgoti tikai nepieciešamie dati.
Kādus ierīces datus tas apkopo?
Mūsdienīgie dzirdes aparāti un aplikācijas veic datu reģistrēšanu: cik stundas dienā ierīce tiek lietota, kādās vidēs (klusā, trokšņainā, mūzikā) tā darbojas, kādas programmas/skaņas līmeņus pacientam dod priekšroku, var ierakstīt. Mobilās lietotnes tam var pievienot atrašanās vietu, lietošanas paradumus un dažreiz arī audio multivides datus. Šie dati ir vērtīgi izsekošanai un izsekošanai, taču tie satur arī sensitīvu informāciju par personas dzīves kārtību.
KVKK (Personas datu aizsardzības likuma) ietvaros veselības dati ir īpašas kvalitātes dati. Tas nozīmē, ka tās apstrādei ir nepieciešami stingrāki nosacījumi, nepārprotama piekrišana un augsti drošības pasākumi. Šajā tvērumā ir iekļauti arī dati par dzirdes aparātiem.
Uzmanību! Dati “Izskatās, ka tie ir anonīmi” ne vienmēr ir anonīmi. Ja retu dzirdes zuduma profilu apvieno ar noteiktu vecumu un atrašanās vietu, personu var atpazīt vēlreiz. Anonimizācija ir ne tikai vārda dzēšana, bet arī katra pavediena izvērtēšana, kas varētu novest pie identitātes.
Datu sūtīšanas ierobežojumi uz mākoņa AI rīkiem
Viss, ko ierakstāt vispārējas nozīmes publiskajā AI rīkā, tiek nosūtīts uz šī pakalpojuma serveriem, un jums ir ierobežota kontrole pār to, kas notiek. Jo:
- Īstais vārds, T.C. Nekad netiek ievadīti tiešie identifikatori, piemēram, ID numurs, adrese, tālrunis, ierīces sērijas numurs.
- Izvairās no retām/unikālām detaļu kombinācijām, kas varētu novest pie identitātes.
- Ja iespējams, priekšroka tiek dota korporatīvajiem, drošiem rīkiem ar skaidriem datu apstrādes nosacījumiem.
- Tiek koplietoti tikai minimālie dati, kas nepieciešami uzdevuma veikšanai (datu minimizēšana).
Datu tips
Vai viņš var iekāpt sabiedriskajā transportlīdzeklī?
droša alternatīva
Vārds, T.R., kontaktpersona
nekad
anonīms kods
Ierīces sērijas numurs
nekad
Ierīces veids (vispārīgi)
Neapstrādāta audiogramma + ID
nē
Anonīmi, anonīmi sliekšņi
Anonīms klīniskais kopsavilkums
Nosacīts (drošs transportlīdzeklis)
Nav ID, minimāli dati
Datu reģistrēšana + identitāte
nē
Anonīms kopsavilkuma tendence
Drošs mākslīgais intelekts teleaudioloģijā
Teleaudioloģija ir prakse, kurā pacients tiek attālināti novērtēts ārpus klīnikas (no mājām), un viņa ierīce tiek regulēta vai uzraudzīta attālināti. Mākslīgais intelekts ir šeit; Tas var palīdzēt veikt tādus uzdevumus kā attālās lietošanas datu apkopošana, atbildes uz pacientu ziņojumiem vai papildu atgādinājumu izveide. Bet iestatīšanas ieteikumu, kas balstīts uz attālinātās lietošanas datiem, nevar piemērot tieši: pacienta faktiskā sūdzība ir jāpārbauda ar dzirdes profilu un, ja nepieciešams, jāveic jauns mērījums, kā arī nedrīkst pastāvīgi mainīt ierīces iestatījumu bez eksperta apstiprinājuma.
Soli pa solim: privātumam droša darbplūsma
- Veikt datu inventarizāciju. Nosakiet, kura jūsu datu daļa atklāj identitāti.
- Anonimizēt. Izņemiet tiešos identifikatorus, vispāriniet retas kombinācijas.
- Izvēlieties transportlīdzekli. Ja uzdevums ir sensitīvs, izvēlieties drošu/uzņēmuma rīku; sensitīvu datu ievietošana publiskā rīkā.
- Kopīgojiet minimālos datus. Nosūtiet tikai tik daudz, lai darbs būtu paveikts.
- Attālināti pārbaudiet ieteikumu. Apstipriniet teleaudioloģijas ieteikumus ar klīnisko novērtējumu un mērījumiem, ja nepieciešams.
- Uzraudzība un piekrišana. Pārliecinās, vai ir saņemta nepieciešamā piekrišana datu apstrādei un tiek veikta uzskaite.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Šie ir lietojuma dati no Ayşe Demir (TC 123...) ierīces lietojumprogrammas, kā mainīt iestatījumu: [pilni dati]
Tas ietver tiešu identitāti un TC (smags KVKK pārkāpums) un pieprasa iestatīšanas lēmumu, nepārbaudot attālos datus.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: teleaudioloģijas novērošanas palīgs. Galīgā korekcijas LĒMUMA pieņemšana; rekomendāciju attiecināt uz eksperta pārbaudi.Dati (anonīmi): 65 gadi, RIC ierīce, pēdējo 2 nedēļu laikā ~4 stundas ikdienas lietošanā, pārsvarā trokšņaina vide, pacients saka "Es gandrīz nesaprotu runu troksnī".Uzdevums: uzskaitiet, kādus iespējamos pielāgošanas aspektus var pārskatīt no šīs tendences; Katram aspektam uzrakstiet, kā tas tiks pārbaudīts ar pacientu un/vai mērījumu. Norādiet, ka pastāvīgām korekcijas izmaiņām nepieciešams eksperta apstiprinājums un, ja nepieciešams, jauni mērījumi.
Spēcīgā uzvedne ir anonīma, izmanto minimālu datu daudzumu un saista ieteikumu ar validāciju un eksperta apstiprinājumu.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — atgriešanās no pārkāpuma. Audiologs gatavojas ielīmēt pacienta pilnu vārdu, TC un pilnu audiogrammu publiski pieejamā AI rīkā. Atceras korporatīvās privātuma noteikumu; tajā tiek noņemta identifikācijas informācija, anonimizēti dati, piemēram, “58 gadu vecums, uzlabots sensorineurālais stāvoklis labajā pusē” un tiek kopīgoti tikai interpretācijai nepieciešamie sliekšņi. Klīniskais nolūks ir izpildīts, neviens nav pakļauts.
2. gadījums — attālā ieteikumu validācija. Teleaudioloģijā datus no pacienta lietotnes apkopo mākslīgais intelekts, lai "varētu palielināt trokšņa programmas pieaugumu". Audiologs to tieši nepiemēro; Viņš veic videozvanu ar pacientu un precizē sūdzību, vajadzības gadījumā plāno REM un maina iestatījumu tikai pēc apstiprināšanas. Lietojuma dati kļuva par pavedienu, lēmums tika atstāts eksperta ziņā.
3. gadījums — atkārtotas identifikācijas risks. Eksperts gatavojas rakstīt: "7 gadus vecs bērns ar dzirdes zudumu, kas saistīts ar retu sindromu, ir vienīgais gadījums X apgabalā." Viņš saprot, ka šī kombinācija padara personu atpazīstamu; izlaiž atrašanās vietu un retas detaļas, atstājot tikai klīniski nozīmīgu informāciju. Vārda neuzrakstīšana vien nenodrošināja anonimitāti.
Kopējamas uzvedņu veidnes
ANONIMIZĀCIJAS + MINIMIZĒŠANAS VEIDNEŠajā tekstā (1) noņemiet tiešos identifikatorus (vārds, ID, kontaktpersona, sērijas numurs), (2) vispāriniet retas kombinācijas, kas var padarīt personu atpazīstamu (atrašanās vieta + reta diagnoze + vecums), (3) dzēsiet visus datus, kas nav nepieciešami uzdevumam. Teksts: [teksts]
DATU INVENTORIJAS VEIDNE Tālāk esošajā datu kopā klasificējiet katru lauku kā “tiešais identifikators/netiešais identifikators/klīniski būtisks/nevajadzīgs” un norādiet, kurš nav jānosūta rīkam. Dati: [lauki]
TELEODIOLOĢIJAS IETEIKUMI VERIFIKĀCIJAS VEIDS Norādīt iespējamos pielāgošanas norādījumus no tālāk norādītajiem attālās lietošanas datiem; Katram aspektam ierakstiet verifikācijas darbību, intervējot pacientu un/vai mērījumu. Pastāvīgām izmaiņām ir nepieciešams eksperta apstiprinājums, norādiet to. Dati (anonīmi): [lietošanas dati]
PIEKRĪŠANAS/MONITORINGA VADĪBAS VEIDS Norādiet vienumus, kas teleaudioloģijas/datu apstrādes procesā jāpārbauda KVKK ziņā (skaidra piekrišana, datu samazināšana, drošs rīks, uzglabāšanas periods, piekļuves ieraksts). Dodiet to kā kontrolsarakstu.
Biežas kļūdas
- Identifikācijas datu ievadīšana transportlīdzeklī. Pārkāpj KVKK ar nosaukumu, TR ID un sērijas numuru.
- Domājot "izdzēsu vārdu un tas kļuva anonīms". Ignorējot retu kombināciju atkārtotas atpazīšanas risku.
- Sensitīvu datu ievietošana publiski pieejamā rīkā. Braukšana vispārīgi, nevis droša braukšana, ja uzdevums ir jutīgs.
- Pārāk daudz datu kopīgošana. Apejot datu minimizēšanu un nosūtot nevajadzīgu informāciju.
- Attālinātā ieteikuma izmantošana tieši. Teleaudioloģijas pielāgošanas ieteikuma padarīšana par pastāvīgu bez eksperta apstiprinājuma un pārbaudes.
Rezumējot
Dzirdes aparātu un skrīninga dati ir īpaši veselības dati, un KVKK nepieciešama visaugstākā aizsardzība. Pirms datu nosūtīšanas uz AI tiek iegūti tiešie identifikatori, tiek vispārinātas kombinācijas, kurām draud atkārtota identificēšana, tiek atlasīts drošais rīks un tiek kopīgoti tikai minimālie nepieciešamie dati. Teleaudioloģijā ieteikumi, kas nāk no attāluma, ir vērtīgi pavedieni, taču tie nekļūst par pastāvīgiem pielāgojumiem bez eksperta apstiprinājuma un pārbaudes.
Lietojumprogrammas uzdevums
Definējiet anonīmu "datu kopu" (tajā ir jaukti lauki, piemēram, nosaukums, ID, ierīces sērijas numurs, vecums, atrašanās vieta, reta diagnoze, audiogrammas sliekšņi utt.). Klasificējiet katru lauku, izmantojot veidni “datu inventarizācija”, pēc tam nostipriniet to, lai to varētu nosūtīt rīkam, izmantojot veidni “anonimizēšana + minimizēšana”. Turklāt teleaudioloģijas lietojuma datu piemērā izmantojiet veidni “ieteikuma pārbaude” un ierakstiet verifikācijas darbību katram iestatījuma aspektam.
kontrolsaraksts
- [ ] Es noņēmu tiešos identifikatorus (nosaukums, ID, sērijas numurs).
- [ ] Esmu vispārinājis kombinācijas, kuras ir pakļautas atkārtotas identifikācijas riskam.
- [ ] Drošo/atbilstošo rīku izvēlējos atbilstoši uzdevuma jutīgumam.
- [ ] Es kopīgoju tikai minimālos nepieciešamos datus.
- [ ] Teleaudioloģijas ieteikumu esmu saistījis ar eksperta apstiprinājumu un pārbaudi.
- [ ] Esmu pārbaudījis piekrišanas un uzraudzības pienākumus.