നേട്ടങ്ങൾ:
- ശ്രവണസഹായിയുടെയും ഉപകരണ ഡാറ്റ സ്കാനിംഗിൻ്റെയും (ഡാറ്റ ലോഗിംഗ്, ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡാറ്റ) സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യതകളും കെവികെകെ ബാധ്യതകളും മനസ്സിലാക്കുന്നു
- ടെലിഓഡിയോളജി (റിമോട്ട് ഫിറ്റിംഗും മോണിറ്ററിംഗും) ഫ്ലോയിൽ സുരക്ഷിതവും അജ്ഞാതവുമായ രീതിയിൽ കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ ഉപയോഗം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്
- ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് രോഗിയുടെ ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നതിനുള്ള പരിധികളും അജ്ഞാതവൽക്കരണ ഘട്ടങ്ങളും പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
ആധുനിക ഓഡിയോളജി ക്ലിനിക്കിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മാത്രം പ്രവർത്തിക്കില്ല. ശ്രവണ സഹായികളും മൊബൈൽ ആപ്പുകളും നിരന്തരം ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു; രോഗികളെ വിദൂരമായി നിരീക്ഷിക്കുന്നു; സ്കാനിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ ക്ലൗഡ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇത് ശക്തമായ അവസരങ്ങൾ നൽകുമ്പോൾ, ഇത് ഗുരുതരമായ സ്വകാര്യത ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ശ്രവണസഹായിയുടെയും സ്ക്രീനിംഗ് ഡാറ്റയുടെയും സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യതകൾ, ടെലിഓഡിയോളജിയിലെ കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ സുരക്ഷിതമായ ഉപയോഗം (റിമോട്ട് ആപ്ലിക്കേഷനും മോണിറ്ററിംഗും), ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് രോഗിയുടെ ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നതിൻ്റെ പരിധികളും ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും. പ്രധാന തത്വം: രോഗിയുടെയും ഉപകരണത്തിൻ്റെയും ഡാറ്റ പ്രത്യേക ഗുണനിലവാരമുള്ള ആരോഗ്യ ഡാറ്റയാണ്; കെവികെകെയുടെ പരിധിയിൽ ഏറ്റവും ഉയർന്ന സംരക്ഷണം ആവശ്യമാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിലേക്ക് ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അത് അജ്ഞാതമാക്കുകയും ഒരു സുരക്ഷിത ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ആവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം പങ്കിടുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഏത് ഉപകരണ ഡാറ്റയാണ് ഇത് ശേഖരിക്കുന്നത്?
ആധുനിക ശ്രവണ സഹായികളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ഡാറ്റ ലോഗിംഗ് നടത്തുന്നു: ഉപകരണം ഒരു ദിവസം എത്ര മണിക്കൂർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഏത് പരിതസ്ഥിതിയിൽ (ശബ്ദമായ, ശബ്ദായമാനമായ, സംഗീതം) അത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഏത് പ്രോഗ്രാമുകൾ/ശബ്ദ നിലകളാണ് രോഗി ഇഷ്ടപ്പെടുന്നതെന്ന് രേഖപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഇതിലേക്ക് ലൊക്കേഷൻ, ഉപയോഗ ശീലങ്ങൾ, ചിലപ്പോൾ ഓഡിയോ മീഡിയ ഡാറ്റ എന്നിവ ചേർക്കാൻ മൊബൈൽ ആപ്പുകൾക്ക് കഴിയും. ഈ ഡാറ്റ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനും ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനും വിലപ്പെട്ടതാണ് - എന്നാൽ ഒരു വ്യക്തിയുടെ ജീവിത ക്രമീകരണങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങളും ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
കെവികെകെയുടെ (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം) പരിധിയിൽ, ആരോഗ്യ ഡാറ്റ എന്നത് പ്രത്യേക ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റയാണ്. ഇതിനർത്ഥം അതിൻ്റെ പ്രോസസ്സിംഗിന് കർശനമായ വ്യവസ്ഥകളും വ്യക്തമായ സമ്മതവും ഉയർന്ന സുരക്ഷാ നടപടികളും ആവശ്യമാണ്. ശ്രവണസഹായി ഡാറ്റയും ഈ പരിധിയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
മുന്നറിയിപ്പ്: "അജ്ഞാതനായി കാണപ്പെടുന്നു" ഡാറ്റ എല്ലായ്പ്പോഴും അജ്ഞാതമല്ല. ഒരു അപൂർവ ശ്രവണ നഷ്ട പ്രൊഫൈൽ ഒരു നിശ്ചിത പ്രായവും സ്ഥലവും കൂടിച്ചേർന്നാൽ, ആ വ്യക്തിയെ വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്നത് പേര് ഇല്ലാതാക്കുന്നത് മാത്രമല്ല, തിരിച്ചറിവിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാവുന്ന എല്ലാ സൂചനകളും വിലയിരുത്തുകയാണ്.
ക്ലൗഡ് AI ടൂളുകളിലേക്ക് ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നതിനുള്ള പരിധികൾ
നിങ്ങൾ ഒരു പൊതു-ഉദ്ദേശ്യവും പൊതുവായി അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതുമായ AI ടൂളിലേക്ക് ടൈപ്പ് ചെയ്യുന്നതെല്ലാം ആ സേവനത്തിൻ്റെ സെർവറുകളിലേക്ക് പോകുന്നു, എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പരിമിതമായ നിയന്ത്രണമേ ഉള്ളൂ. കാരണം:
- യഥാർത്ഥ പേര്, ടി.സി. ഐഡി നമ്പർ, വിലാസം, ടെലിഫോൺ, ഉപകരണ സീരിയൽ നമ്പർ തുടങ്ങിയ നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ ഒരിക്കലും നൽകില്ല.
- ഐഡൻ്റിറ്റിയിലേക്ക് തിരികെയെത്താൻ കഴിയുന്ന വിശദാംശങ്ങളുടെ അപൂർവ/അതുല്യമായ സംയോജനങ്ങൾ ഒഴിവാക്കിയിരിക്കുന്നു.
- സാധ്യമെങ്കിൽ, വ്യക്തമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് വ്യവസ്ഥകളുള്ള കോർപ്പറേറ്റ്, സുരക്ഷിത ഉപകരണങ്ങൾ മുൻഗണന നൽകുന്നു.
- ചുമതല നിർവഹിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ മാത്രമേ പങ്കിടൂ (ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ).
ഡാറ്റ തരം
അയാൾക്ക് ഒരു പൊതു വാഹനത്തിൽ പ്രവേശിക്കാൻ കഴിയുമോ?
സുരക്ഷിതമായ ബദൽ
പേര്, ടി.ആർ., ബന്ധപ്പെടുക
ഒരിക്കലും
അജ്ഞാത കോഡ്
ഉപകരണ സീരിയൽ നമ്പർ
ഒരിക്കലും
ഉപകരണ തരം (പൊതുവായത്)
റോ ഓഡിയോഗ്രാം + ഐഡി
ഇല്ല
അജ്ഞാത, അജ്ഞാത പരിധികൾ
അജ്ഞാത ക്ലിനിക്കൽ സംഗ്രഹം
സോപാധികം (സുരക്ഷിത വാഹനം)
ഐഡി ഇല്ല, കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ
ഡാറ്റ ലോഗിംഗ് + ഐഡൻ്റിറ്റി
ഇല്ല
അജ്ഞാത സംഗ്രഹ പ്രവണത
ടെലിഓഡിയോളജിയിൽ സുരക്ഷിതമായ കൃത്രിമബുദ്ധി
രോഗിയെ ക്ലിനിക്കിന് പുറത്ത് നിന്ന് (അവൻ്റെ വീട്ടിൽ നിന്ന്) വിദൂരമായി വിലയിരുത്തുകയും അവൻ്റെ ഉപകരണം ക്രമീകരിക്കുകയോ വിദൂരമായി നിരീക്ഷിക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന ഒരു പരിശീലനമാണ് ടെലിഡിയോളജി. കൃത്രിമബുദ്ധി ഇവിടെയുണ്ട്; വിദൂര ഉപയോഗ ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുക, രോഗിയുടെ സന്ദേശങ്ങൾക്കുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ ഫോളോ-അപ്പ് റിമൈൻഡറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ ഇതിന് സഹായിക്കാനാകും. എന്നാൽ വിദൂര ഉപയോഗ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ക്രമീകരണ ശുപാർശ നേരിട്ട് പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല: രോഗിയുടെ യഥാർത്ഥ പരാതി ശ്രവണ പ്രൊഫൈൽ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുകയും ആവശ്യമെങ്കിൽ ഒരു പുതിയ അളവെടുപ്പ് നടത്തുകയും വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ അംഗീകാരമില്ലാതെ ഉപകരണ ക്രമീകരണം ശാശ്വതമായി മാറ്റുകയും ചെയ്യരുത്.
ഘട്ടം ഘട്ടമായി: സ്വകാര്യത-സുരക്ഷിത വർക്ക്ഫ്ലോ
- ഒരു ഡാറ്റ ഇൻവെൻ്ററി എടുക്കുക. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ ഏത് ഭാഗമാണ് ഐഡൻ്റിറ്റി വെളിപ്പെടുത്തുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക.
- അജ്ഞാതമാക്കുക. നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുക, അപൂർവ കോമ്പിനേഷനുകൾ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക.
- വാഹനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ടാസ്ക് സെൻസിറ്റീവ് ആണെങ്കിൽ, ഒരു സുരക്ഷിത/എൻ്റർപ്രൈസ് ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക; ഒരു പൊതു ഉപകരണത്തിൽ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ ഇടുന്നു.
- ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ പങ്കിടുക. ജോലി പൂർത്തിയാക്കാൻ മാത്രം മതി അയയ്ക്കുക.
- നിർദ്ദേശം വിദൂരമായി പരിശോധിക്കുക. ആവശ്യമെങ്കിൽ ക്ലിനിക്കൽ മൂല്യനിർണ്ണയവും അളവെടുപ്പും ഉപയോഗിച്ച് ടെലിഓഡിയോളജി ശുപാർശകൾ സ്ഥിരീകരിക്കുക.
- നിരീക്ഷണവും സമ്മതവും. ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന് ആവശ്യമായ സമ്മതം ലഭിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും ഒരു റെക്കോർഡ് സൂക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും പരിശോധിക്കുക.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:
ഇത് Ayşe Demir ൻ്റെ (TC 123...) ഉപകരണ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ നിന്നുള്ള ഉപയോഗ ഡാറ്റയാണ്, ഞാൻ എങ്ങനെ ക്രമീകരണം മാറ്റണം: [പൂർണ്ണ ഡാറ്റ]
ഇതിൽ നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിറ്റിയും ടിസിയും (കടുത്ത കെവികെകെ ലംഘനം) ഉൾപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ റിമോട്ട് ഡാറ്റ പരിശോധിക്കാതെ തന്നെ ഒരു ക്രമീകരണ തീരുമാനം അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു.
ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: ടെലിഓഡിയോളജി ഫോളോ-അപ്പ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. അന്തിമ ക്രമീകരണ തീരുമാനം എടുക്കുന്നു; വിദഗ്ധ പരിശോധനയ്ക്ക് ശുപാർശ ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുക. ഡാറ്റ (അജ്ഞാതൻ): 65 വയസ്സ്, RIC ഉപകരണം, കഴിഞ്ഞ 2 ആഴ്ചയിൽ ~4 മണിക്കൂർ പ്രതിദിന ഉപയോഗം, കൂടുതലും ബഹളമുള്ള അന്തരീക്ഷം, രോഗി പറയുന്നു "എനിക്ക് ശബ്ദത്തിൽ സംസാരം മനസ്സിലാക്കാൻ പ്രയാസമാണ്". ടാസ്ക്: ഈ പ്രവണതയിൽ നിന്ന് അവലോകനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ക്രമീകരണ വശങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക; ഓരോ വശത്തിനും, രോഗിയുടെ ഒപ്പം/അല്ലെങ്കിൽ അളവെടുപ്പിൽ അത് എങ്ങനെ പരിശോധിക്കുമെന്ന് എഴുതുക. സ്ഥിരമായ ക്രമീകരണ മാറ്റങ്ങൾക്ക് വിദഗ്ദ അനുമതിയും ആവശ്യമെങ്കിൽ പുതിയ അളവുകളും ആവശ്യമാണെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക.
ശക്തമായ നിർദ്ദേശം അജ്ഞാതമാണ്, കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു, മൂല്യനിർണ്ണയത്തിലേക്കും വിദഗ്ധരുടെ അംഗീകാരത്തിലേക്കും ശുപാർശ ലിങ്കുചെയ്യുന്നു.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 - ലംഘനത്തിൽ നിന്ന് മടങ്ങുക. ഒരു ഓഡിയോളജിസ്റ്റ് ഒരു രോഗിയുടെ മുഴുവൻ പേര്, TC, പൂർണ്ണ ഓഡിയോഗ്രാം എന്നിവ പൊതുവായി ലഭ്യമായ AI ടൂളിലേക്ക് ഒട്ടിക്കാൻ പോകുന്നു. കോർപ്പറേറ്റ് സ്വകാര്യതാ നിയമം ഓർക്കുന്നു; ഇത് തിരിച്ചറിയൽ വിവരങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നു, "58 വയസ്സ്, വലത് മിഡിൽ-അഡ്വാൻസ്ഡ് സെൻസറിന്യൂറൽ" പോലുള്ള ഡാറ്റയെ അജ്ഞാതമാക്കുന്നു, വ്യാഖ്യാനത്തിന് ആവശ്യമായ പരിധികൾ മാത്രം പങ്കിടുന്നു. ക്ലിനിക്കൽ ഉദ്ദേശ്യം നിറവേറ്റപ്പെടുന്നു, ആരും തുറന്നുകാട്ടപ്പെടുന്നില്ല.
കേസ് 2 - വിദൂര ശുപാർശ മൂല്യനിർണ്ണയം. ടെലിഓഡിയോളജിയിൽ, ഒരു രോഗിയുടെ ആപ്പിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് സംഗ്രഹിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിലൂടെ "നോയിസ് പ്രോഗ്രാം നേട്ടം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും." ഓഡിയോളജിസ്റ്റ് ഇത് നേരിട്ട് പ്രയോഗിക്കുന്നില്ല; അവൻ അല്ലെങ്കിൽ അവൾ രോഗിയുമായി ഒരു വീഡിയോ കോൾ ചെയ്യുകയും പരാതി വ്യക്തമാക്കുകയും, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ REM ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും, അംഗീകാരത്തിന് ശേഷം മാത്രം ക്രമീകരണം മാറ്റുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപയോഗ ഡാറ്റ ഒരു സൂചനയായി മാറി, തീരുമാനം വിദഗ്ധർക്ക് വിട്ടു.
കേസ് 3 - വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാനുള്ള സാധ്യത. ഒരു വിദഗ്ദ്ധൻ എഴുതാൻ പോകുന്നു, "അപൂർവമായ സിൻഡ്രോമുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കേൾവിക്കുറവുള്ള 7 വയസ്സുള്ള കുട്ടി മാത്രമാണ് കൗണ്ടി X ലെ ഒരേയൊരു കേസ്." ഈ കോമ്പിനേഷൻ വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമെന്ന് അവൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു; ലൊക്കേഷനും അപൂർവ വിശദാംശങ്ങളും ഒഴിവാക്കുന്നു, ക്ലിനിക്കലി പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ മാത്രം അവശേഷിക്കുന്നു. പേരെഴുതാത്തത് മാത്രം അജ്ഞാതത്വം നൽകിയില്ല.
പകർത്താവുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
അജ്ഞാതമാക്കൽ + ചെറുതാക്കൽ ടെംപ്ലേറ്റ് ഇനിപ്പറയുന്ന വാചകത്തിൽ, (1) നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ നീക്കംചെയ്യുക (പേര്, ഐഡി, കോൺടാക്റ്റ്, സീരിയൽ നമ്പർ), (2) വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന അപൂർവ കോമ്പിനേഷനുകൾ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക (ലൊക്കേഷൻ + അപൂർവ രോഗനിർണയം + പ്രായം), (3) ടാസ്ക്കിന് അനാവശ്യമായ ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റ ഇല്ലാതാക്കുക. വാചകം: [ടെക്സ്റ്റ്]
ഡാറ്റാ ഇൻവെൻ്ററി ടെംപ്ലേറ്റ് ചുവടെ സജ്ജീകരിച്ച ഡാറ്റയിൽ, ഓരോ ഫീൽഡും "ഡയറക്ട് ഐഡൻ്റിഫയർ / പരോക്ഷ ഐഡൻ്റിഫയർ / ക്ലിനിക്കലി-അത്യാവശ്യം / അനാവശ്യം" എന്ന് തരംതിരിച്ച് ടൂളിലേക്ക് അയയ്ക്കാൻ പാടില്ലാത്തത് സൂചിപ്പിക്കുക. ഡാറ്റ: [ഫീൽഡുകൾ]
ടെലിയോഡയോളജി ശുപാർശ വെരിഫിക്കേഷൻ ടെംപ്ലേറ്റ് താഴെയുള്ള വിദൂര ഉപയോഗ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സാധ്യമായ ക്രമീകരണ ദിശകൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക; ഓരോ വശത്തിനും, രോഗിയെ അഭിമുഖം നടത്തി കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ അളവെടുപ്പ് നടത്തി സ്ഥിരീകരണത്തിനുള്ള ഘട്ടം എഴുതുക. ശാശ്വതമായ മാറ്റത്തിന് വിദഗ്ധരുടെ അനുമതി ആവശ്യമാണ്, ഇത് പ്രസ്താവിക്കുക. ഡാറ്റ (അജ്ഞാതൻ): [ഉപയോഗ ഡാറ്റ]
സമ്മതം/മോണിറ്ററിംഗ് കൺട്രോൾ ടെംപ്ലേറ്റ് ടെലി ഓഡിയോളജി/ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ KVKK അനുസരിച്ച് പരിശോധിക്കേണ്ട ഇനങ്ങൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക (വ്യക്തമായ സമ്മതം, ഡാറ്റ ചെറുതാക്കൽ, സുരക്ഷിത ഉപകരണം, സംഭരണ കാലയളവ്, ആക്സസ് റെക്കോർഡ്). ഇത് ഒരു ചെക്ക്ലിസ്റ്റായി നൽകുക.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- വാഹനത്തിൽ തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റ നൽകുക. പേര്, ടിആർ ഐഡി, സീരിയൽ നമ്പർ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് കെവികെകെ ലംഘിക്കുന്നു.
- "ഞാൻ പേര് ഇല്ലാതാക്കി, അത് അജ്ഞാതമായി" എന്ന് ചിന്തിച്ചു. അപൂർവ കോമ്പിനേഷനുകൾ വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാനുള്ള സാധ്യത അവഗണിക്കുന്നു.
- പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഉപകരണത്തിൽ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ ഇടുന്നു. ടാസ്ക് സെൻസിറ്റീവ് ആയിരിക്കുമ്പോൾ സുരക്ഷിതമായ ഡ്രൈവിംഗിനേക്കാൾ പൊതുവായ ഡ്രൈവിംഗ്.
- വളരെയധികം ഡാറ്റ പങ്കിടുന്നു. ഡാറ്റ ചെറുതാക്കുന്നതും അനാവശ്യ വിവരങ്ങൾ അയയ്ക്കുന്നതും ഒഴിവാക്കുന്നു.
- റിമോട്ട് നിർദ്ദേശം നേരിട്ട് പ്രയോഗിക്കുന്നു. വിദഗ്ദ്ധ അംഗീകാരവും പരിശോധനയും കൂടാതെ ടെലിഓഡിയോളജി അഡ്ജസ്റ്റ്മെൻ്റ് ശുപാർശ ശാശ്വതമാക്കുന്നു.
ചുരുക്കത്തിൽ
ശ്രവണ സഹായവും സ്ക്രീനിംഗ് ഡാറ്റയും പ്രത്യേക ആരോഗ്യ ഡാറ്റയാണ്, കെവികെകെയ്ക്ക് ഉയർന്ന സംരക്ഷണം ആവശ്യമാണ്. AI-ലേക്ക് ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഡയറക്ട് ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു, വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാൻ സാധ്യതയുള്ള കോമ്പിനേഷനുകൾ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുന്നു, സുരക്ഷിത ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുത്തു, കൂടാതെ ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ മാത്രമേ പങ്കിടൂ. ടെലിഓഡിയോളജിയിൽ, ദൂരെ നിന്ന് വരുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ വിലപ്പെട്ട സൂചനകളാണ്, എന്നാൽ വിദഗ്ധരുടെ അംഗീകാരവും പരിശോധനയും കൂടാതെ അവ സ്ഥിരമായ ക്രമീകരണങ്ങളായി മാറില്ല.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
ഒരു അജ്ഞാത "ഡാറ്റാസെറ്റ്" നിർവചിക്കുക (പേര്, ഐഡി, ഉപകരണ സീരിയൽ നമ്പർ, പ്രായം, സ്ഥാനം, അപൂർവ രോഗനിർണയം, ഓഡിയോഗ്രാം പരിധികൾ മുതലായവ പോലുള്ള മിശ്രിത ഫീൽഡുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു). ഓരോ ഫീൽഡും "ഡാറ്റ ഇൻവെൻ്ററി" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് തരംതിരിക്കുക, തുടർന്ന് അത് സുരക്ഷിതമാക്കുക, അങ്ങനെ അത് "അജ്ഞാതമാക്കൽ + ചെറുതാക്കൽ" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ടൂളിലേക്ക് അയയ്ക്കാം. കൂടാതെ, ടെലിഓഡിയോളജി ഉപയോഗ ഡാറ്റയുടെ ഉദാഹരണത്തിനായി, “ശുപാർശ പരിശോധന” ടെംപ്ലേറ്റ് പ്രയോഗിച്ച് ഓരോ ക്രമീകരണ വശത്തിനും സ്ഥിരീകരണ ഘട്ടം എഴുതുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] ഞാൻ നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ (പേര്, ഐഡി, സീരിയൽ നമ്പർ) നീക്കം ചെയ്തു.
- [ ] വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാൻ സാധ്യതയുള്ള കോമ്പിനേഷനുകൾ ഞാൻ സാമാന്യവൽക്കരിച്ചിട്ടുണ്ട്.
- [ ] ടാസ്ക്കിൻ്റെ സെൻസിറ്റിവിറ്റി അനുസരിച്ച് ഞാൻ സുരക്ഷിതമായ/അനുയോജ്യമായ ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുത്തു.
- [ ] ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ മാത്രമാണ് ഞാൻ പങ്കിട്ടത്.
- [ ] ഞാൻ ടെലിഓഡിയോളജി ശുപാർശയെ വിദഗ്ദ്ധ അംഗീകാരത്തിനും സ്ഥിരീകരണത്തിനുമായി ലിങ്ക് ചെയ്തു.
- [ ] ഞാൻ സമ്മതവും നിരീക്ഷണ ബാധ്യതകളും പരിശോധിച്ചു.