रुग्णाची गोपनीयता, डेटा गोपनीयता आणि नैतिकता

नफा:

• रुग्णाचा डेटा संवेदनशील वैयक्तिक डेटा का आहे आणि तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता साधनांना देण्यापूर्वी त्याचे संरक्षण कसे करावे हे परिभाषित करण्याची क्षमता
• संदर्भ काढून टाकण्याची क्षमता, शिक्षणामध्ये डेटा न वापरणारी साधने निवडा आणि संस्थात्मक धोरणांचे पालन करण्याची सवय लावा.
• गोपनीयतेच्या उल्लंघनाचे व्यावसायिक, कायदेशीर आणि नैतिक परिणाम आणि रुग्णाच्या विश्वासाचे रक्षण करण्याचे प्राधान्य समजून घेण्याची क्षमता.

रुग्ण त्याच्या सर्वात खाजगी माहितीवर तुमच्यावर विश्वास ठेवतो: त्याचा आजार, त्याचा भूतकाळ, त्याची भीती, कधीकधी त्याने कोणाला सांगितलेली रहस्ये. हा ट्रस्ट नर्सिंग व्यवसायाचा आधार आहे आणि रुग्णाची गोपनीयता हा या ट्रस्टचा ठोस भाग आहे. एआय टूल्स शक्तिशाली असताना, ते गोपनीयतेला धोका निर्माण करतात: रुग्णाची माहिती AI टूलमध्ये निष्काळजीपणे टाइप करणे म्हणजे ती माहिती कुठे जाते, ती साठवली जाते की नाही आणि ती शिक्षणात वापरली जाते की नाही हे न कळता बाहेर पडू देणे. या युनिटमध्ये, आपण कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या युगात रुग्णाच्या डेटाचे संरक्षण कसे करावे हे शिकाल. मूलभूत तत्त्व हे आहे: रुग्ण डेटा हा विशेष वैयक्तिक डेटा आहे; हे कोणत्याही कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या साधनाला डी-ओळखल्याशिवाय आणि सुरक्षित आणि मान्यताप्राप्त साधन वापरल्याशिवाय दिले जात नाही.

रुग्णाचा डेटा खाजगीरित्या का संरक्षित केला जातो

वैयक्तिक डेटा म्हणजे एखादी व्यक्ती (नाव, आयडी क्रमांक, पत्ता) ओळखणारी कोणतीही माहिती. विशेष वैयक्तिक डेटा अधिक संवेदनशील श्रेणी आहेत; आरोग्य डेटा यापैकी प्रथम येतो. जेव्हा एखाद्या व्यक्तीचा आजार उघड होतो तेव्हा नोकरी, विमा, सामाजिक संबंध आणि प्रतिष्ठेला त्रास होऊ शकतो. म्हणूनच कायदा (KVKK - आपल्या देशातील वैयक्तिक डेटा संरक्षण कायदा; युरोपमधील GDPR) आरोग्य डेटाचे सर्वोच्च स्तरावर संरक्षण करतो आणि त्याची प्रक्रिया कठोर नियमांशी बांधील आहे. आरोग्यसेवा संस्थांची स्वतःची गोपनीयता धोरणे आणि रुग्ण हक्क नियम आहेत.

जेव्हा तुम्ही एआय टूलमध्ये रुग्णाची माहिती टाइप करता, तेव्हा ती माहिती तुमच्या संस्थेबाहेरील सर्व्हरकडे जाते. ते टूल डेटा कसा संग्रहित करतो, कोण त्यात प्रवेश करतो आणि प्रशिक्षणात त्याचा वापर करतो की नाही यावर तुमचे नियंत्रण नाही. म्हणून, डेटा वाहनापर्यंत पोहोचण्यापूर्वी संरक्षित करणे आवश्यक आहे.

खबरदारी: "मी फक्त मदतीसाठी विचारत होतो" गोपनीयतेच्या आक्रमणाचे समर्थन करत नाही. रुग्णाचे नाव, ओळखपत्र, दुर्मिळ निदान किंवा मान्यता नसलेल्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता साधनामध्ये तपशील ओळखणे; हे व्यावसायिक, नैतिक आणि कायदेशीर उल्लंघन आहे. नुकसान पूर्ववत केले जाऊ शकत नाही.

ओळख कशी काढायची

डी-आयडेंटिफिकेशन (अनामितीकरण) म्हणजे एखाद्या व्यक्तीला ओळखू शकणारी किंवा टॅगसह बदलणारी सर्व माहिती मजकूरातून काढून टाकणे. Identifiers such as name, surname, TR ID, file number, date of birth, address, telephone, date, rare diagnosis combination, and profession are cleared. खबरदारी: काहीवेळा वैयक्तिकरित्या निरुपद्रवी वाटणारी माहिती एकत्र ठेवल्यास एखाद्या व्यक्तीस ओळखले जाऊ शकते (उदा. "गावातील एकमेव डायलिसिस रुग्ण"). डी-ओडेंटिफिकेशनमध्ये, फक्त नाव हटवणे पुरेसे नाही; संदर्भ व्यक्तीला दूर देत नाही याची खात्री करणे आवश्यक आहे.

बहुतेक कामांसाठी डी-ओळखलेल्या मजकूरासह कार्य करणे पुरेसे आहे: काळजी योजनेचा मसुदा, SBAR लेआउट, प्रशिक्षण साहित्य, प्रक्रिया सारांश हे सर्व वास्तविक ओळखीशिवाय तयार केले जाऊ शकते. कार्याच्या गुणवत्तेसाठी ओळख जवळजवळ कधीही आवश्यक नसते.

तीन लहान प्रकरणे

केस 1 - सुरक्षित वापर. एका नर्सला एक जटिल केस आयोजित करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेची मदत घ्यायची आहे. तो मजकूरातून नाव, आयडी, तारीख आणि ओळखीचे तपशील काढून टाकतो आणि "68-वर्षीय रुग्ण" सारख्या सामान्य अभिव्यक्तीमध्ये लिहितो. हे संस्थेने मंजूर केलेले साधन वापरते जे शिक्षणात डेटा वापरत नाही. तो काम सुरक्षितपणे पूर्ण करतो. ओळखपत्राची कधी गरज नव्हती.

केस 2 - गुप्त ओळखकर्ता. एका नर्सने नाव हटवले पण लिहिले, "आमच्या हॉस्पिटलमधील एकुलती एक जुळी मुलगी गर्भवती आहे." या अभिव्यक्तीमुळे व्यक्तीची ओळख होते. एक सहकारी चेतावणी देतो; परिचारिका संदर्भ सामान्यीकरण करत आहे. धडा: नाव मिटवणे पुरेसे नाही; संदर्भानेही त्या व्यक्तीला सोडून देऊ नये.

प्रकरण 3 - मंजूर नसलेले वाहन. धावत असताना एक परिचारिका यादृच्छिकपणे विनामूल्य ॲपमध्ये रुग्णाचा सारांश पेस्ट करते. त्याला नंतर कळते की हे साधन डेटा संग्रहित करते आणि प्रशिक्षणात त्याचा वापर करते. एक गंभीर गोपनीयतेची चिंता उद्भवते. धडा: वापरण्यापूर्वी टूलचे गोपनीयता धोरण आणि एजन्सीची मान्यता तपासा.

स्टेप बाय स्टेप: गोपनीयतेचे संरक्षण करताना कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरणे

1. ते खरोखर आवश्यक आहे का? कार्यासाठी कोणता डेटा कमीतकमी पुरेसा आहे?
2. ओळखणे. नाव, आयडी, तारीख, पत्ता आणि ओळखीचे तपशील साफ करा.
3. Check the context. उर्वरित माहिती व्यक्तीला देते का?
4. साधन निवडा. संस्था मान्यताप्राप्त, शिक्षणात डेटा वापरत नाही, धोरणाचे पालन करते.
5. किमान डेटासह कार्य करा. जास्त देऊ नका.
6. शंका असल्यास, शेअर करू नका. तुम्हाला खात्री नसल्यास, प्रभारी व्यक्तीचा सल्ला घ्या.

चार कॉपी करण्यायोग्य टेम्पलेट्स

कार्य: खालील रुग्णाचा मजकूर काढून टाका. तुमचे नाव, आडनाव, टीआर आयडी क्रमांक, फाइल क्रमांक, जन्मतारीख, पत्ता, दूरध्वनी, तारीख आणि दुर्मिळ तपशील बदला ज्यामुळे व्यक्ती [TAGET] ने ओळखता येईल; maintain clinical significance. मजकूर: [...]

कार्य: खालील निनावी मजकुरात, वैयक्तिकरित्या निरुपद्रवी वाटणारी माहिती चिन्हांकित करा परंतु एकत्र ठेवल्यास ती व्यक्ती ओळखण्यायोग्य होऊ शकते आणि ती सामान्यीकृत कशी करायची ते सुचवा. मजकूर: [...]

कार्य: रुग्णाच्या डेटाच्या दृष्टीने कृत्रिम बुद्धिमत्ता साधनाचे मूल्यांकन करण्यासाठी एक चेकलिस्ट तयार करा: ते शिक्षणामध्ये डेटा वापरते का, तो कोठे संग्रहित करते, संस्थात्मक मान्यता आहे का, डेटा हटविण्याचे धोरण काय आहे? निर्णय माझा असू द्या.

कार्य: एका परिचारिकासाठी हे (निनावी) केस आयोजित करा. संपूर्ण कार्यात कोणतेही क्रेडेन्शियल्स जोडू नका किंवा विनंती करू नका; सामान्य वय/लिंग व्यतिरिक्त अभिज्ञापक वापरणे. केस: [...]

कमकुवत प्रॉम्प्ट / मजबूत प्रॉम्प्ट

कमकुवत: "अहमत यल्माझ, 62, टीसी 123..., खालील निदानासह रुग्णालयात दाखल आहे, त्याच्यासाठी काळजी योजना लिहा."

सशक्त: "मी प्रदान केलेल्या सामान्य क्लिनिकल माहितीसह 62 वर्षीय पुरुष रुग्णासाठी (अनामित) एक मसुदा काळजी योजना तयार करा. संपूर्ण असाइनमेंट दरम्यान, मी विचारणार नाही आणि तुम्ही नाव, आयडी, तारीख किंवा कोणतीही वैयक्तिकरित्या ओळखण्यायोग्य माहिती जोडणार नाही. फक्त सामान्य क्लिनिकल संदर्भासह कार्य करा."

मजबूत प्रॉम्प्टमध्ये, ओळख कधीही दिली जात नाही; गुणवत्तेला याचा त्रास होत नाही.

सामान्य चुका

• नाव हटवणे आणि संदर्भ विसरणे. ओळखण्यायोग्य तपशील एखाद्या व्यक्तीला देऊ शकतात.
• कोणताही विचार न करता मंजूर नसलेले/मुक्त साधन वापरणे. गोपनीयता धोरण आणि संस्थात्मक मान्यता प्रथम तपासली जाते.
• ओळख "गुणवत्तेसाठी आवश्यक आहे" असा विचार करणे. जवळजवळ कोणत्याही मोहिमांना वास्तविक आयडी आवश्यक नसते.
• घाईघाईने पेस्ट करा. एकदा बाहेर पडल्यानंतर, डेटा पुनर्प्राप्त केला जाऊ शकत नाही.
• शंका वाटणे. If you're not sure, don't give it; प्रभारी व्यक्तीचा सल्ला घ्या.

गळती झाल्यास: नुकसान मर्यादा

अगदी सावध परिचारिका देखील चूक करू शकते: जसे की चुकून मान्यता नसलेल्या वाहनामध्ये ओळख असलेला मजकूर पेस्ट करणे. अशा परिस्थितीत घाबरून जाणे किंवा लपून बसणे हा सर्वात वाईट प्रतिसाद असतो. योग्य दृष्टीकोन म्हणजे नुकसान मर्यादा: ताबडतोब प्रभारित नर्स आणि तुमच्या एजन्सी डेटा सुरक्षा/अनुपालन युनिटला घटनेची तक्रार करा, कोणता डेटा कुठे जातो ते लक्षात घ्या आणि एजन्सीच्या घटना अहवाल प्रक्रियेचे अनुसरण करा. अनेक साधनांमध्ये मागील संभाषणे हटविण्याचा किंवा डेटा वापर बंद करण्याचा पर्याय आहे; हे वापरले पाहिजे. लवकर आणि प्रामाणिक रिपोर्टिंग दोन्ही पेशंटचे संरक्षण करते आणि तुम्हाला व्यावसायिकरित्या उजव्या बाजूला ठेवते. गोपनीयतेची घटना लपवणे हे घटनेपेक्षा मोठे उल्लंघन आहे.

बहुतेक संस्थांमध्ये अशा घटनांसाठी अहवाल आणि मूल्यमापन प्रक्रिया असते; उद्देश दोष देणे नाही, परंतु पुनरावृत्ती टाळण्यासाठी आहे. त्यामुळे मोकळ्या मनाने कळवा.

रुग्णाला पारदर्शकता आणि संमती

गोपनीयतेचा अर्थ केवळ डेटा लपवणे नाही तर ते रुग्णाशी प्रामाणिक राहणे आहे. रुग्णाला त्यांची माहिती कशी वापरली जाते हे जाणून घेण्याचा अधिकार आहे. काळजी प्रक्रियेत एआय टूल्स वापरताना, संस्थात्मक धोरण आणि रुग्ण अधिकारांच्या चौकटीत पारदर्शकता आवश्यक आहे: रुग्णाच्या डेटाशी संबंधित व्यवहार संस्थेच्या प्रकटीकरण आणि संमती प्रक्रियेनुसार केले जाणे आवश्यक आहे. एक परिचारिका म्हणून, एखाद्या साधनामध्ये रुग्णाच्या डेटावर प्रक्रिया करताना एक चांगला कंपास म्हणजे "रुग्णाने माझ्यावर ठेवलेल्या विश्वासाशी हे सुसंगत आहे का?" रुग्णाला एखादी प्रक्रिया स्पष्टपणे समजावून सांगताना तुम्हाला अस्वस्थ वाटत असेल, तर तुम्ही ते करू नये. गोपनीयता हा तांत्रिक नियम होण्यापूर्वी विश्वासाचे नाते आहे; तंत्रज्ञानाने हे नाते मजबूत केले पाहिजे, कमजोर करू नये.

टीप: डी-ओडेंटिफिकेशनला सवय लावण्याचा एक व्यावहारिक मार्ग म्हणजे रुग्णाच्या डेटावर काम करण्यापूर्वी स्वतःला एक सतत प्रश्न विचारणे: "जर हा मजकूर चुकून संस्थेच्या बाहेर गेला, तर ही व्यक्ती कोण होती हे कोणी सांगू शकेल का?" जरी उत्तर "कदाचित" असले तरीही, संदर्भ आणखी सामान्य करा. आणखी एक नियम म्हणजे डेटाचे प्रमाण सतत मर्यादित करणे: एआयला कार्यासाठी आवश्यक असलेली किमान माहिती द्या, "केवळ बाबतीत" अतिरिक्त तपशील जोडू नका. दिलेली कोणतीही अतिरिक्त माहिती अनावश्यक आणि धोकादायक दोन्ही आहे. गोपनीयता ही एक वेळची तपासणी नाही, परंतु प्रत्येक कीस्ट्रोकसह लागू केलेली शिस्त आहे; ही शिस्त कालांतराने एक प्रतिक्षेप बनते आणि तुमचे आणि रुग्ण दोघांचेही संरक्षण करते.

सारांशात

रुग्णाचा डेटा हा विशेष वैयक्तिक डेटा असतो आणि तो रुग्णाच्या विश्वासाचा आधार असतो. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स टूल्स हा डेटा संस्थेबाहेर हलवण्याचा धोका पत्करतात. प्रत्येक वापरापूर्वी डेटाची ओळख काढून टाका, व्यक्तीला संदर्भ देत नाही याची खात्री करा, प्रशिक्षणात डेटा वापरत नाही असे संस्था-मंजूर साधन निवडा आणि फक्त किमान डेटासह कार्य करा. गोपनीयतेचे आक्रमण अपरिवर्तनीय आहे; शंका वाटून घेऊ नका. जवळजवळ कोणत्याही कामासाठी ओळख आवश्यक नसते.

अर्ज कार्य

तुमच्या स्वतःच्या सेवेतून एक वास्तविक तथ्य पत्रक मिळवा. त्याची/तिची ओळख काढून टाका: स्पष्ट नाव, आयडी, तारीख, पत्ता आणि ओळखण्यायोग्य तपशील, नंतर संदर्भ अद्याप व्यक्तीला देतो का ते तपासा. त्यानंतर, तुम्ही वापरत असलेल्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूलचे गोपनीयता धोरण उघडा आणि ते शिक्षणामध्ये डेटा वापरते की नाही आणि त्याला संस्थात्मक मान्यता आहे की नाही ते लक्षात घ्या. तुम्हाला गोपनीयतेचा धोका आढळल्यास, ते लिहा.

चेकलिस्ट

• मी कार्यासाठी किमान डेटा सेट केला आहे.
• मी नाव, आयडी, तारीख, पत्ता आणि अभिज्ञापक साफ केले.
• [ ] मी तपासले आहे की उर्वरित संदर्भ व्यक्तीला देत नाही.
• मी एक संस्था-मान्यता असलेले साधन निवडले जे प्रशिक्षणात वापरले जात नाही.
• [ ] मी फक्त किमान आवश्यक डेटासह काम केले.
• मी टूलचे गोपनीयता धोरण तपासले.
• [ ] जेव्हा मला शंका आली तेव्हा मी ते सामायिक केले नाही आणि जबाबदार व्यक्तीचा सल्ला घेतला.