Добивки:
- Способност да се дефинираат податоците за пациентот како посебни лични податоци и обврски според KVKK
- Способност за спроведување на анонимизација на контекстот, минимизирање на податоците и избор на алатки во согласност со корпоративните/политиките
- Разбирање на клиничките, правните и етичките последици од прекршувањето на податоците и синџирот на превенција
Податоците за пациентите се најинтимните информации за една личност: нивните болести, генетски карактеристики, ментално здравје, зависности, сексуално здравје. Во Турција, Законот за заштита на личните податоци бр. 6698 (KVKK) ги дефинира здравствените податоци како посебни лични податоци; Со други зборови, обезбедува највисоко ниво на заштита. Невнимателно внесување на овие податоци во алатка за вештачка интелигенција (ВИ) ја загрозува и приватноста на пациентот и правната одговорност. Во оваа единица, ќе научите како да ги заштитите податоците на пациентот при работа со вештачка интелигенција, анонимизација и минимизирање на податоците, избирање безбедни алатки и последиците од прекршување. Основен принцип: Не давајте непотребни податоци; анонимизирајте го она што го давате; користете само соодветни алатки кои се во согласност со политиката.
Зошто здравствените податоци се приватни?
Според КВКК, лични податоци се секоја информација која припаѓа на идентификувано или физичко лице кое може да се идентификува. Здравствените податоци, од друга страна, се од „посебна природа“: нивната обработка, по правило, бара експлицитна согласност или посебни околности дозволени со закон, а од суштинско значење се построги безбедносни мерки. Дури и ако пациентот нема име; Кога ќе се спојат ретка болест, специфична историја, институција и возраст, човекот може да се редефинира. Затоа идејата за „го избришав името, безбеден сум“ е погрешна; Индиректните идентификатори исто така претставуваат ризици.
Внимание: Внесувањето здравствени податоци во услуга за вештачка интелигенција која користи податоци за обука на модели или чии сервери/политики се нејасни е прекршување на KVKK доколку нема експлицитна согласност и соодветни мерки на претпазливост. Одговорноста е на лекарот и на институцијата; „Не знаев“ не е одбрана.
Три основни одбрани
1. Минимизирање на податоците. Обезбедете само информации кои се навистина неопходни за задачата. Нема потреба од името, личната карта или адресата на пациентот за да се поедностави јазикот на епикризата.
2. Анонимизација. Отстранете ги или заменете ги директните идентификатори (име, презиме, лична карта, број на датотека, телефон, адреса, датум) со етикета. Исто така, генерализирајте ги индиректните идентификатори (ретка дијагноза + институција + датум).
3. Безбеден избор на возило. Изберете алатки со договор, корпоративни и усогласени со KVKK кои гарантираат дека податоците нема да се користат во образованието. Прочитајте ја политиката за приватност: каде се чуваат податоците, колку долго се чуваат, кој има пристап?
Чекор по чекор: Употреба на вештачка интелигенција во согласност со KVKK
- Дали се потребни овие податоци? Никогаш не давајте го она што не е потребно.
- Анонимизирај. Исчистете ги директните и индиректните идентификатори.
- Потврдете ја алатката. Политика, задржување, образовна употреба, локација на серверот.
- Дали е потребна експлицитна согласност? Доколку е потребно, спроведете го процесот според процедурата на институцијата.
- Зачувајте го и излезот. Дали има истекување на идентитетот во излезот со вештачка интелигенција?
- Трага и политика. Усогласете се со корпоративната евиденција за обработка на податоци.
три мини футроли
Случај 1 - Спречено прекршување. Еден асистент сака да резимира интересен случај со вештачка интелигенција за презентација. Прво, го извлекува името, личната карта, бројот на датотеката и датумот од текстот, ја генерализира институцијата и избира алатка одобрена од институцијата која не ги користи податоците во образованието. Така, и ја забрзува работата и ја штити приватноста.
Случај 2 - Ризик од индиректна идентификација. Лекар ја внесува фразата „Единствениот педијатриски пациент на онкологија во округот Х“ во АИ. Нема име, но овој опис укажува на едно дете; може да се редефинира. Според неговиот колега, лекарот ја генерализира изјавата („случај на педијатриска онкологија“) и го елиминира ризикот.
Случај 3 - Погрешен алат. Клиниката користи бесплатна алатка за да одговори на пораките на пациентите без да ја чита политиката за приватност; Подоцна стана јасно дека алатката ги користела податоците во обуката. Институцијата го запира возилото, го прегледува процесот и преминува на решение усогласено со KVKK. Читањето на политиката однапред би го спречило овој ризик на прво место.
Табела со типови на идентификатори
Жанр
пример
да се направи
Директен идентификатор
Име, TR ID, број на датотека, телефон
Отстрани/означи
полуописни
Целосен датум на раѓање, целосна адреса
Генерализирање (година, област)
индиректен идентификатор
Ретка дијагноза + институција + историја
Генерализирајте го контекстот
слободен текст
Име/настан споменат во белешката
Скенирајте и исчистете
Излезно истекување
Идентитетот во текстот генериран со вештачка интелигенција
Проверете го и излезот
Четири шаблони за копирање
Задача: Најдете и категоризирајте ги СИТЕ лични/здравствени идентификатори во текстот подолу: директни (име, лична карта, број на досие, телефон, адреса), полу (полн датум), индиректни (ретка дијагноза + институција + датум). Заменете го секој со [LABEL], задржувајќи го клиничкото значење. Текст: [...]
Задача: Проценете го ризикот од ЦРВЕНА ИДЕНТИФИКАЦИЈА на резиме на овој случај. Која комбинација на информации може да укаже на личноста? Кои изјави треба да ги генерализирам за да го намалам ризикот? Резиме: [...]
Задача: Направете листа за проверка за да ја проценам политиката за приватност на алатката за вештачка интелигенција: дали податоците се користат во обуката, колку се складирани, каде е серверот, кој пристапува до него, дали постои договор за KVKK/процесор на податоци?
Задача: Скенирајте го и означете го следниов ИЗЛЕЗ на вештачка интелигенција за какви било информации за идентификација или повторно идентификување што може да ги содржи. Ако има протекување, предложете исчистена верзија. Излез: [...]
Слаб промпт / Силен промпт
Слаб: „Ахмет Јилмаз, ТЦ 123..., досие 456, X болница, сумирајте ја епикризата на пациентот хоспитализиран со следнава дијагноза“.
Ѓучлу: „Поедноставете го резимето на анонимниот случај: Маж во неговите 60-ти, хоспитализација на одделение за интерна медицина, [ДИЈАГНОЗА], [ЛЕКУВАЊЕ]. Не се дадени име, лична карта, број на датотека, институција и целосен датум. Не наведувајте никакви информации за идентификација во отпечатокот.
Во моќниот промпт, податоците се минимизирани и анонимни; и приватноста и излезот се заштитени.
Вообичаени грешки
- Размислувајќи „го избришав името, безбеден сум“. Индиректните идентификатори исто така опишуваат.
- Давање непотребни податоци. Воопшто не треба да се внесуваат информации кои не се потребни за задачата.
- Не читајќи ја политиката. Треба да се знае дали алатката ги користи податоците во обуката.
- Не контролирање на излезот. Идентитетот може да протече и на излезот со вештачка интелигенција.
- Заобиколувајќи ја согласноста. Не треба да се занемаруваат експлицитната согласност и процедурата кога е потребно.
Ако е прекршено: следните алки во синџирот
Анонимизацијата и изборот на алатки се превентивна одбрана; Но, ако има повреда, треба однапред да се знае што да се прави. КВКК наметнува одредени обврски на контролорот на податоците: да ја процени повредата без одлагање доколку се забележи повреда, да ги информира релевантните лица и, кога е потребно, Одборот за заштита на лични податоци, да ја ограничи штетата. Во клиничката средина, ова бара институцијата, а не ниту еден лекар, да го работи процесот како контролор на податоци.
Важно во пракса е да не се крие или минимизира повредата. Ставот „ионака немаше име“ или „никој не забележува“ дополнително ги поткопува и правниот ризик и довербата на пациентите. Точниот рефлекс е веднаш да се пријави инцидентот до соодветната единица на институцијата (контролор на податоци/усогласеност), да се документира кои податоци каде одат и да се направи корекција за да се спречи повторување. Прекршувањето е исто така можност за учење што ја открива слабата алка на системот: кој чекор е прескокнат, кое правило недостасува?
Внимание: Прикривањето повреда на приватноста може да има потешки последици од самото прекршување. Транспарентното известување и брзата санација е вистинскиот пат, и законски и етички.
Сумирано
Податоците за пациентот се посебни лични податоци според KVKK и бараат највисока заштита. Применете три одбрани кога работите со вештачка интелигенција: не давајте податоци што не се потребни (минимизирање), анонимизирајте го она што го давате (директни и индиректни идентификатори), изберете само алатки кои се усогласени со политиката и не користат податоци за обука. Исто така, проверете го излезот за протекување. Последиците од повредата се клинички, законски и етички тешки; Одговорноста е на лекарот и на институцијата.
Задача за апликација
Оценете ја политиката за приватност на алатката за вештачка интелигенција што ја користите со списокот за проверка погоре: дали податоците се користат во обуката, колку се складирани, каде е серверот? Потоа анонимизирајте текст со вистински случај (со своја рака); Најдете и исчистете го секој од директните, полу и индиректните идентификатори. Размислете дали постои ризик од повторна идентификација.
листа за проверка
- [ ] Никогаш не дадов непотребни податоци за задачата.
- [ ] Ги отстранив/означив директните идентификатори.
- [ ] Ги генерализирав полу- и индиректните идентификатори.
- [ ] Го проценив ризикот од повторна идентификација.
- [ ] Ја прочитав политиката за приватност на алатката и ја потврдив нејзината соодветност.
- [ ] Го проверив излезот на вештачката интелигенција за истекување на идентитетот.
- [ ] Применив експлицитна согласност и институционална процедура каде што беше потребно.