നേട്ടങ്ങൾ:
- രോഗിയുടെ ഡാറ്റ സെൻസിറ്റീവ് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണെന്നും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളുകൾക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് അത് എങ്ങനെ സംരക്ഷിക്കാമെന്നും നിർവചിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- സന്ദർഭം തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്, വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്ത ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, സ്ഥാപന നയം അനുസരിക്കുന്ന ശീലം.
- സ്വകാര്യത ലംഘനങ്ങളുടെ പ്രൊഫഷണൽ, നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ അനന്തരഫലങ്ങളും രോഗികളുടെ വിശ്വാസം സംരക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള മുൻഗണനയും മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്.
ഒരു രോഗി തൻ്റെ ഏറ്റവും സ്വകാര്യമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളെ വിശ്വസിക്കുന്നു: അവൻ്റെ അസുഖം, അവൻ്റെ ഭൂതകാലം, അവൻ്റെ ഭയം, ചിലപ്പോൾ അവൻ ആരോടും പറയാത്ത രഹസ്യങ്ങൾ. ഈ ട്രസ്റ്റാണ് നഴ്സിംഗ് തൊഴിലിൻ്റെ അടിസ്ഥാനം, കൂടാതെ രോഗിയുടെ രഹസ്യസ്വഭാവമാണ് ഈ ട്രസ്റ്റിൻ്റെ മൂർത്തമായ പ്രതിരൂപം. AI ടൂളുകൾ ശക്തമാണെങ്കിലും, അവ ഒരു സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യത ഉയർത്തുന്നു: ഒരു AI ഉപകരണത്തിലേക്ക് രോഗിയുടെ വിവരങ്ങൾ അശ്രദ്ധമായി ടൈപ്പ് ചെയ്യുക എന്നതിനർത്ഥം അത് എവിടെ പോകുന്നു, അത് സംഭരിച്ചിട്ടുണ്ടോ, വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നൊന്നും അറിയാതെ ആ വിവരങ്ങൾ പുറത്തുവിടുക എന്നാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ യുഗത്തിൽ രോഗികളുടെ ഡാറ്റ എങ്ങനെ സംരക്ഷിക്കാമെന്ന് ഈ യൂണിറ്റിൽ നിങ്ങൾ പഠിക്കും. അടിസ്ഥാന തത്വം ഇതാണ്: രോഗിയുടെ ഡാറ്റ പ്രത്യേക വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ്; തിരിച്ചറിയാതെയും സുരക്ഷിതവും അംഗീകൃതവുമായ ടൂൾ ഉപയോഗിക്കാതെ ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപകരണത്തിനും ഇത് നൽകുന്നില്ല.
എന്തുകൊണ്ടാണ് രോഗികളുടെ ഡാറ്റ സ്വകാര്യമായി സംരക്ഷിക്കപ്പെടുന്നത്
ഒരു വ്യക്തിയെ (പേര്, ഐഡി നമ്പർ, വിലാസം) തിരിച്ചറിയുന്ന ഏതൊരു വിവരവും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ്. പ്രത്യേക വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ കൂടുതൽ സെൻസിറ്റീവ് വിഭാഗങ്ങളാണ്; ആരോഗ്യവിവരങ്ങൾ ഇതിൽ ഒന്നാമതാണ്. ഒരു വ്യക്തിയുടെ അസുഖം വെളിപ്പെടുമ്പോൾ, തൊഴിൽ, ഇൻഷുറൻസ്, സാമൂഹിക ബന്ധങ്ങൾ, അന്തസ്സ് എന്നിവയെ ബാധിച്ചേക്കാം. അതുകൊണ്ടാണ് നിയമം (KVKK - നമ്മുടെ രാജ്യത്ത് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം; യൂറോപ്പിലെ GDPR) ആരോഗ്യ ഡാറ്റയെ ഉയർന്ന തലത്തിൽ സംരക്ഷിക്കുകയും അതിൻ്റെ പ്രോസസ്സിംഗ് കർശനമായ നിയമങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് അവരുടേതായ സ്വകാര്യതാ നയങ്ങളും രോഗികളുടെ അവകാശ നിയന്ത്രണങ്ങളും ഉണ്ട്.
നിങ്ങൾ രോഗിയുടെ വിവരങ്ങൾ ഒരു AI ടൂളിൽ ടൈപ്പ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ആ വിവരം പലപ്പോഴും നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന് പുറത്തുള്ള സെർവറിലേക്ക് പോകുന്നു. ആ ടൂൾ എങ്ങനെയാണ് ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നത്, ആരാണ് അത് ആക്സസ് ചെയ്യുന്നത്, പരിശീലനത്തിൽ അത് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നതിൽ നിങ്ങൾക്ക് നിയന്ത്രണമില്ല. അതിനാൽ, വാഹനത്തിൽ എത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കണം.
മുന്നറിയിപ്പ്: "ഞാൻ സഹായം ചോദിക്കുകയായിരുന്നു" എന്നത് സ്വകാര്യതയിലേക്കുള്ള കടന്നുകയറ്റത്തെ ന്യായീകരിക്കുന്നില്ല. ഒരു അംഗീകൃതമല്ലാത്ത ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപകരണത്തിലേക്ക് രോഗിയുടെ പേര്, ഐഡി, അപൂർവ രോഗനിർണയം അല്ലെങ്കിൽ വിശദാംശങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവ എഴുതുക; ഇത് തൊഴിൽപരവും ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ ലംഘനമാണ്. കേടുപാടുകൾ തീർക്കാൻ കഴിയില്ല.
എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാം
ഡീ-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ (അജ്ഞാതവൽക്കരണം) എന്നത് ഒരു വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാനോ ഒരു ടാഗ് ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാനോ കഴിയുന്ന എല്ലാ വിവരങ്ങളും ഒരു വാചകത്തിൽ നിന്ന് നീക്കം ചെയ്യുന്നതാണ്. പേര്, കുടുംബപ്പേര്, ടിആർ ഐഡി, ഫയൽ നമ്പർ, ജനനത്തീയതി, വിലാസം, ടെലിഫോൺ, തീയതി, അപൂർവ രോഗനിർണയ സംയോജനം, തൊഴിൽ എന്നിവ പോലുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ മായ്ച്ചു. മുൻകരുതൽ: ചിലപ്പോൾ വ്യക്തിപരമായി നിരുപദ്രവകരമെന്ന് തോന്നുന്ന വിവരങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുമ്പോൾ ഒരു വ്യക്തിയെ അറിയാൻ കഴിയും (ഉദാ. "ഗ്രാമത്തിലെ ഒരേയൊരു ഡയാലിസിസ് രോഗി"). ഡീ-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷനിൽ, പേര് ഇല്ലാതാക്കിയാൽ മാത്രം പോരാ; സന്ദർഭം വ്യക്തിയെ വിട്ടുകൊടുക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
തിരിച്ചറിയാനാകാത്ത ടെക്സ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് മിക്ക ജോലികൾക്കും മതിയാകും: ഒരു കെയർ പ്ലാനിൻ്റെ ഡ്രാഫ്റ്റ്, ഒരു SBAR ലേഔട്ട്, ഒരു പരിശീലന സാമഗ്രി, ഒരു നടപടിക്രമ സംഗ്രഹം എന്നിവയെല്ലാം യഥാർത്ഥ തിരിച്ചറിയൽ കൂടാതെ നിർമ്മിക്കാവുന്നതാണ്. ചുമതലയുടെ ഗുണനിലവാരത്തിന് ഐഡൻ്റിറ്റി ഒരിക്കലും അനിവാര്യമല്ല.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 - സുരക്ഷിതമായ ഉപയോഗം. ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ കേസ് സംഘടിപ്പിക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ സഹായം തേടാൻ ഒരു നഴ്സ് ആഗ്രഹിക്കുന്നു. വാചകത്തിൽ നിന്ന് പേര്, ഐഡി, തീയതി, തിരിച്ചറിയൽ വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവ നീക്കം ചെയ്യുകയും "68 വയസ്സുള്ള രോഗി" പോലുള്ള പൊതുവായ പദപ്രയോഗങ്ങളിൽ എഴുതുകയും ചെയ്യുന്നു. വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്ത സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച ഒരു ടൂൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവൻ സുരക്ഷിതമായി ചുമതല പൂർത്തിയാക്കുന്നു. ഐഡി ഒരിക്കലും ആവശ്യമില്ല.
കേസ് 2 - രഹസ്യ ഐഡൻ്റിഫയർ. ഒരു നഴ്സ് പേര് ഇല്ലാതാക്കി, പക്ഷേ "ഞങ്ങളുടെ ആശുപത്രിയിലെ ഒരേയൊരു ഇരട്ട ഗർഭിണിയാണ്" എന്ന് എഴുതി. ഈ പദപ്രയോഗം വ്യക്തിയെ അറിയുന്നു. ഒരു സഹപ്രവർത്തകൻ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നു; നഴ്സ് സന്ദർഭത്തെ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുന്നു. പാഠം: പേര് മായ്ച്ചാൽ പോരാ; സന്ദർഭവും വ്യക്തിയെ വിട്ടുകൊടുക്കാൻ പാടില്ല.
കേസ് 3 - അംഗീകാരമില്ലാത്ത വാഹനം. തിരക്കിനിടയിൽ ഒരു നഴ്സ് രോഗിയുടെ സംഗ്രഹം ഒരു സൗജന്യ ആപ്പിൽ ക്രമരഹിതമായി ഒട്ടിക്കുന്നു. ഈ ഉപകരണം ഡാറ്റ സംഭരിക്കുകയും പരിശീലനത്തിൽ അത് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് അദ്ദേഹം പിന്നീട് മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഗുരുതരമായ ഒരു സ്വകാര്യത ആശങ്ക ഉയർന്നുവരുന്നു. പാഠം: ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഉപകരണത്തിൻ്റെ സ്വകാര്യതാ നയവും ഏജൻസി അംഗീകാരവും പരിശോധിക്കുക.
ഘട്ടം ഘട്ടമായി: സ്വകാര്യത പരിരക്ഷിക്കുമ്പോൾ കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കുന്നു
- അത് ശരിക്കും ആവശ്യമാണോ? ടാസ്ക്കിന് എന്ത് ഡാറ്റയാണ് വേണ്ടത്?
- തിരിച്ചറിയുക. പേര്, ഐഡി, തീയതി, വിലാസം, തിരിച്ചറിയൽ വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവ മായ്ക്കുക.
- സന്ദർഭം പരിശോധിക്കുക. ശേഷിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ ആ വ്യക്തിയെ കൈമാറുന്നുണ്ടോ?
- ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ചു, വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, നയങ്ങൾ പാലിക്കുന്നു.
- കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുക. അധികം കൊടുക്കരുത്.
- സംശയം തോന്നിയാൽ ഷെയർ ചെയ്യരുത്. നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, ചുമതലയുള്ള ആളുമായി ബന്ധപ്പെടുക.
പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
ടാസ്ക്: താഴെയുള്ള രോഗിയുടെ വാചകം തിരിച്ചറിയുക. നിങ്ങളുടെ പേര്, കുടുംബപ്പേര്, ടിആർ ഐഡി നമ്പർ, ഫയൽ നമ്പർ, ജനനത്തീയതി, വിലാസം, ടെലിഫോൺ, തീയതി, അപൂർവ വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവ മാറ്റി പകരം വയ്ക്കുക; ക്ലിനിക്കൽ പ്രാധാന്യം നിലനിർത്തുക. വാചകം: [...]
ടാസ്ക്: ചുവടെയുള്ള അജ്ഞാത വാചകത്തിൽ, വ്യക്തിഗതമായി നിരുപദ്രവകരമെന്ന് തോന്നുന്ന വിവരങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക, എന്നാൽ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുമ്പോൾ വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, അത് എങ്ങനെ സാമാന്യവത്കരിക്കാമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുക. ടെക്സ്റ്റ്: [...]
ടാസ്ക്: രോഗികളുടെ ഡാറ്റയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂൾ വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഒരു ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുക: അത് വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ, അത് എവിടെ സംഭരിക്കുന്നു, സ്ഥാപനപരമായ അംഗീകാരമുണ്ടോ, ഡാറ്റ ഇല്ലാതാക്കൽ നയം എന്താണ്? തീരുമാനം എൻ്റേതായിരിക്കട്ടെ.
ടാസ്ക്: ഒരു നഴ്സിനായി ഈ (അജ്ഞാത) കേസ് സംഘടിപ്പിക്കുക. ടാസ്ക്കിലുടനീളം ക്രെഡൻഷ്യലുകളൊന്നും ചേർക്കരുത് അല്ലെങ്കിൽ അഭ്യർത്ഥിക്കരുത്; പൊതുവായ പ്രായം/ലിംഗഭേദം ഒഴികെയുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കേസ്: [...]
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായത്: "അഹ്മെത് യിൽമാസ്, 62, ടിസി 123..., ഇനിപ്പറയുന്ന രോഗനിർണയത്തോടെ ആശുപത്രിയിൽ പ്രവേശിപ്പിച്ചു, അവനുവേണ്ടി ഒരു പരിചരണ പദ്ധതി എഴുതുക."
ശക്തമായത്: "ഞാൻ നൽകുന്ന പൊതുവായ ക്ലിനിക്കൽ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് 62 വയസ്സുള്ള ഒരു പുരുഷ രോഗിക്ക് (അജ്ഞാതൻ) ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് കെയർ പ്ലാൻ തയ്യാറാക്കുക. അസൈൻമെൻ്റിലുടനീളം, ഞാൻ ആവശ്യപ്പെടില്ല, നിങ്ങൾ പേര്, ഐഡി, തീയതി, അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന മറ്റേതെങ്കിലും വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ചേർക്കില്ല. പൊതുവായ ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭത്തിൽ മാത്രം പ്രവർത്തിക്കുക."
ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റിൽ, തിരിച്ചറിയൽ ഒരിക്കലും നൽകിയിട്ടില്ല; ഗുണനിലവാരം ഇതിൽ നിന്ന് കഷ്ടപ്പെടുന്നില്ല.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- പേര് ഇല്ലാതാക്കുകയും സന്ദർഭം മറക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിശദാംശങ്ങൾ ഒരു വ്യക്തിക്ക് നൽകാം.
- ചിന്തിക്കാതെ ഒരു അംഗീകൃതമല്ലാത്ത/സൌജന്യ ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്വകാര്യതാ നയവും സ്ഥാപന അംഗീകാരവുമാണ് ആദ്യം പരിശോധിക്കുന്നത്.
- ഐഡൻ്റിറ്റി "ഗുണനിലവാരത്തിന് ആവശ്യമാണ്" എന്ന് ചിന്തിക്കുന്നു. മിക്കവാറും ഒരു ദൗത്യത്തിനും യഥാർത്ഥ ഐഡി ആവശ്യമില്ല.
- തിടുക്കത്തിൽ ഒട്ടിക്കുക. ഒരിക്കൽ, ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയില്ല.
- സംശയം പങ്കുവെക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, അത് നൽകരുത്; ചുമതലയുള്ള ആളുമായി ബന്ധപ്പെടുക.
ഒരു ചോർച്ച സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ: കേടുപാടുകൾ പരിമിതപ്പെടുത്തുക
വളരെ ശ്രദ്ധാലുക്കളായ നഴ്സിന് പോലും തെറ്റ് സംഭവിക്കാം: അംഗീകൃതമല്ലാത്ത വാഹനത്തിൽ തിരിച്ചറിയൽ രേഖകൾ അബദ്ധത്തിൽ ഒട്ടിക്കുന്നത് പോലെ. അത്തരമൊരു സാഹചര്യത്തിൽ, പരിഭ്രാന്തരാകുകയോ മറയ്ക്കുകയോ ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഏറ്റവും മോശം പ്രതികരണം. ശരിയായ സമീപനം കേടുപാടുകൾ പരിമിതപ്പെടുത്തലാണ്: ഉടൻ തന്നെ സംഭവം ചാർജ് നഴ്സിനും നിങ്ങളുടെ ഏജൻസി ഡാറ്റ സെക്യൂരിറ്റി/കംപ്ലയൻസ് യൂണിറ്റിനും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക, ഏത് ഡാറ്റയാണ് എവിടേക്കാണ് പോകുന്നതെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക, ഏജൻസിയുടെ സംഭവ റിപ്പോർട്ടിംഗ് നടപടിക്രമം പിന്തുടരുക. പല ടൂളുകളും കഴിഞ്ഞ സംഭാഷണങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കാനോ ഡാറ്റ ഉപയോഗം ഓഫാക്കാനോ ഉള്ള ഓപ്ഷൻ ഉണ്ട്; ഇവ ഉപയോഗിക്കണം. നേരത്തെയുള്ളതും സത്യസന്ധവുമായ റിപ്പോർട്ടിംഗ് രോഗിയെ സംരക്ഷിക്കുകയും പ്രൊഫഷണലായി നിങ്ങളെ വലതുവശത്ത് നിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്വകാര്യതയുടെ ഒരു സംഭവം മറച്ചുവെക്കുന്നത് സംഭവത്തേക്കാൾ വലിയ ലംഘനമാണ്.
മിക്ക സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും ഇത്തരം സംഭവങ്ങളുടെ റിപ്പോർട്ടിംഗും വിലയിരുത്തലും ഉണ്ട്; കുറ്റപ്പെടുത്തലല്ല, ആവർത്തനം തടയുകയാണ് ലക്ഷ്യം. അതിനാൽ അത് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാൻ മടിക്കേണ്ടതില്ല.
രോഗിയുടെ സുതാര്യതയും സമ്മതവും
സ്വകാര്യത എന്നത് ഡാറ്റ മറയ്ക്കുന്നത് മാത്രമല്ല, അത് രോഗിയോട് സത്യസന്ധത പുലർത്തുക എന്നതാണ്. ഒരു രോഗിക്ക് അവരുടെ വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് അറിയാനുള്ള അവകാശമുണ്ട്. പരിചരണ പ്രക്രിയയിൽ AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, സ്ഥാപന നയത്തിൻ്റെയും രോഗിയുടെ അവകാശങ്ങളുടെയും ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ സുതാര്യത അനിവാര്യമാണ്: രോഗിയുടെ ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഇടപാടുകൾ സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ വെളിപ്പെടുത്തൽ, സമ്മത പ്രക്രിയകൾ എന്നിവയ്ക്ക് അനുസൃതമായി നടത്തണം. ഒരു നഴ്സ് എന്ന നിലയിൽ, ഒരു ഉപകരണത്തിൽ ഒരു രോഗിയുടെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഒരു നല്ല കോമ്പസ് "ഇത് രോഗി എന്നിൽ അർപ്പിക്കുന്ന വിശ്വാസവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ?" ഒരു രോഗിയോട് ഒരു നടപടിക്രമം വ്യക്തമായി വിശദീകരിക്കുന്നതിൽ നിങ്ങൾക്ക് അസ്വസ്ഥതയുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ അത് ചെയ്യാൻ പാടില്ല. സ്വകാര്യത എന്നത് ഒരു സാങ്കേതിക നിയമത്തിന് മുമ്പ് വിശ്വാസത്തിൻ്റെ ബന്ധമാണ്; സാങ്കേതികവിദ്യ ഈ ബന്ധത്തെ ശക്തിപ്പെടുത്തണം, ദുർബലപ്പെടുത്തരുത്.
നുറുങ്ങ്: തിരിച്ചറിയൽ ഒഴിവാക്കൽ ഒരു ശീലമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക മാർഗം, രോഗിയുടെ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സ്വയം ഒരു സ്ഥിരമായ ചോദ്യം ചോദിക്കുക എന്നതാണ്: "ഈ വാചകം അബദ്ധവശാൽ സ്ഥാപനത്തിന് പുറത്ത് പോയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഈ വ്യക്തി ആരാണെന്ന് ആർക്കെങ്കിലും പറയാമോ?" ഉത്തരം "ഒരുപക്ഷേ" ആണെങ്കിലും, സന്ദർഭത്തെ കൂടുതൽ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. ഡാറ്റയുടെ അളവ് നിരന്തരം പരിമിതപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന നിയമം: ടാസ്ക്കിന് ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങൾ AI-ക്ക് നൽകുക, "എങ്കിൽ" അധിക വിശദാംശങ്ങൾ ചേർക്കരുത്. നൽകിയിട്ടുള്ള ഏതൊരു അധിക വിവരവും അനാവശ്യവും അപകടകരവുമാണ്. സ്വകാര്യത എന്നത് ഒറ്റത്തവണയുള്ള പരിശോധനയല്ല, ഓരോ കീസ്ട്രോക്കിലും പ്രയോഗിക്കുന്ന ഒരു അച്ചടക്കം; ഈ അച്ചടക്കം കാലക്രമേണ ഒരു പ്രതിഫലനമായി മാറുകയും നിങ്ങളെയും രോഗിയെയും സംരക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ചുരുക്കത്തിൽ
രോഗിയുടെ ഡാറ്റ പ്രത്യേക വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ്, അത് രോഗിയുടെ വിശ്വാസത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനമാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളുകൾ ഈ ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷന് പുറത്തേക്ക് നീക്കുന്നതിനുള്ള അപകടസാധ്യത വഹിക്കുന്നു. ഓരോ ഉപയോഗത്തിനും മുമ്പായി ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയുക, സന്ദർഭം വ്യക്തിയെ വിട്ടുകൊടുക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക, പരിശീലനത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്ത ഒരു സ്ഥാപനം-അംഗീകൃത ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കുക, കൂടാതെ കുറഞ്ഞ ഡാറ്റയിൽ മാത്രം പ്രവർത്തിക്കുക. സ്വകാര്യതയിലേക്കുള്ള കടന്നുകയറ്റം മാറ്റാനാവാത്തതാണ്; സംശയങ്ങൾ പങ്കുവെക്കരുത്. മിക്കവാറും എല്ലാ ജോലികൾക്കും തിരിച്ചറിയൽ ആവശ്യമില്ല.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സേവനത്തിൽ നിന്ന് ഒരു യഥാർത്ഥ വസ്തുത ഷീറ്റ് നേടുക. അവനെ/അവളെ തിരിച്ചറിയുക: പേര്, ഐഡി, തീയതി, വിലാസം, തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവ വ്യക്തമാക്കുക, തുടർന്ന് സന്ദർഭം ഇപ്പോഴും വ്യക്തിയെ വിട്ടുകൊടുക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക. തുടർന്ന്, നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപകരണത്തിൻ്റെ സ്വകാര്യതാ നയം തുറന്ന് അത് വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോയെന്നും അതിന് സ്ഥാപനപരമായ അംഗീകാരമുണ്ടോ എന്നും ശ്രദ്ധിക്കുക. നിങ്ങൾ ഒരു സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യത കണ്ടെത്തുകയാണെങ്കിൽ, അത് എഴുതുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] ഞാൻ ടാസ്ക്കിനുള്ള ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ സജ്ജീകരിച്ചു.
- [ ] പേര്, ഐഡി, തീയതി, വിലാസം, ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ എന്നിവ ഞാൻ മായ്ച്ചു.
- [ ] ശേഷിക്കുന്ന സന്ദർഭം വ്യക്തിയെ വിട്ടുകൊടുക്കുന്നില്ലെന്ന് ഞാൻ പരിശോധിച്ചു.
- [ ] പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാത്ത സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച ഒരു ടൂൾ ഞാൻ തിരഞ്ഞെടുത്തു.
- [ ] ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റയിൽ മാത്രം ഞാൻ പ്രവർത്തിച്ചു.
- [ ] ഞാൻ ഉപകരണത്തിൻ്റെ സ്വകാര്യതാ നയം പരിശോധിച്ചു.
- [ ] എനിക്ക് സംശയം തോന്നിയപ്പോൾ, ഞാൻ അത് പങ്കുവെക്കാതെ ഉത്തരവാദിത്തപ്പെട്ട വ്യക്തിയുമായി ആലോചിച്ചു.