ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਡੇਟਾ ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਕਿਉਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ
• ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਉਹ ਸਾਧਨ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਨੀਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ।
• ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।

ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਪਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਉਸਦੀ ਬਿਮਾਰੀ, ਉਸਦਾ ਅਤੀਤ, ਉਸਦੇ ਡਰ, ਕਈ ਵਾਰ ਉਹ ਭੇਦ ਜੋ ਉਸਨੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੱਸੇ ਹਨ। ਇਹ ਟਰੱਸਟ ਨਰਸਿੰਗ ਪੇਸ਼ੇ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਇਸ ਟਰੱਸਟ ਦਾ ਠੋਸ ਹਮਰੁਤਬਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਟੂਲ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਨਾਲ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਇਹ ਹੈ: ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ; ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪਛਾਣ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਿਉਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ (ਨਾਮ, ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ, ਪਤਾ) ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਹਨ; ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਰੁਜ਼ਗਾਰ, ਬੀਮਾ, ਸਮਾਜਿਕ ਰਿਸ਼ਤੇ ਅਤੇ ਇੱਜ਼ਤ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨ (KVKK - ਸਾਡੇ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਨੂੰਨ; ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ GDPR) ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮ ਵੀ ਹਨ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਬਾਹਰਲੇ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਕੋਈ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਟੂਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਵਾਹਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਸਾਵਧਾਨ: "ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਮਦਦ ਲਈ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਸੀ" ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਹਮਲੇ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ। ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, ਆਈ.ਡੀ., ਦੁਰਲੱਭ ਨਿਦਾਨ ਜਾਂ ਪਛਾਣ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣਾ; ਇਹ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ, ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।

ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ

ਡੀ-ਪਛਾਣ (ਅਨਾਮਕਰਨ) ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਟੈਗ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਉਪਨਾਮ, TR ID, ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਪਤਾ, ਟੈਲੀਫੋਨ, ਮਿਤੀ, ਦੁਰਲੱਭ ਨਿਦਾਨ ਸੁਮੇਲ, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਵਧਾਨ: ਕਈ ਵਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਜਾਪਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਪਿੰਡ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਡਾਇਲਸਿਸ ਮਰੀਜ਼")। ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ਼ ਨਾਮ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਨਾ ਦੇਵੇ.

ਬਹੁਤੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ: ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਖਰੜਾ, ਇੱਕ SBAR ਖਾਕਾ, ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੱਗਰੀ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਾਰ ਸਭ ਕੁਝ ਅਸਲ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਪਛਾਣ ਲਗਭਗ ਕਦੇ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਨਰਸ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੇਸ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਮਦਦ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚੋਂ ਨਾਮ, ਆਈਡੀ, ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਮ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "68-ਸਾਲਾ ਮਰੀਜ਼"। ਇਹ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਉਹ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ID ਦੀ ਕਦੇ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ।

ਕੇਸ 2 - ਗੁਪਤ ਪਛਾਣਕਰਤਾ। ਇੱਕ ਨਰਸ ਨੇ ਨਾਮ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ ਪਰ ਲਿਖਿਆ, "ਸਾਡੇ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਇਕਲੌਤੀ ਜੁੜਵਾਂ ਗਰਭਵਤੀ ਹੈ।" ਇਹ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਨਰਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਆਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਬਕ: ਨਾਮ ਮਿਟਾਉਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਵੀ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਕੇਸ 3 - ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ। ਇੱਕ ਨਰਸ ਕਾਹਲੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਐਪ ਵਿੱਚ ਚਿਪਕਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਸ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚਿੰਤਾ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਾਠ: ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੂਲ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਏਜੰਸੀ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

1. ਕੀ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ? ਕੰਮ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਡਾਟਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਾਫੀ ਹੈ?
2. ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ। ਨਾਮ, ਆਈਡੀ, ਮਿਤੀ, ਪਤਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਵੇਰਵੇ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ।
3. ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਕੀ ਬਾਕੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ?
4. ਟੂਲ ਚੁਣੋ। ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ, ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਨੀਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ।
5. ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ। ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਾ ਦਿਓ.
6. ਜਦੋਂ ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ, ਸਾਂਝਾ ਨਾ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਚਾਰਜ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਕੰਮ: ਹੇਠਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਆਪਣਾ ਨਾਮ, ਉਪਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ, ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਪਤਾ, ਟੈਲੀਫੋਨ, ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ [TAGET] ਨਾਲ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ। ਪਾਠ: [...]

ਕਾਰਜ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਗਿਆਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ: [...]

ਟਾਸਕ: ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਕੀ ਇਹ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਨੀਤੀ ਕੀ ਹੈ? ਫੈਸਲਾ ਮੇਰਾ ਹੋਵੇ।

ਕੰਮ: ਇੱਕ ਨਰਸ ਲਈ ਇਸ (ਅਗਿਆਤ) ਕੇਸ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰੋ। ਪੂਰੇ ਕੰਮ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਨਾ ਜੋੜੋ ਜਾਂ ਬੇਨਤੀ ਨਾ ਕਰੋ; ਆਮ ਉਮਰ/ਲਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਕੇਸ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "Ahmet Yılmaz, 62, TC 123..., ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਭਰਤੀ ਹੈ, ਉਸਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਲਿਖੋ।"

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਆਮ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ 62-ਸਾਲ ਦੇ ਮਰਦ ਮਰੀਜ਼ (ਅਗਿਆਤ) ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਸਾਰੀ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਮੰਗਾਂਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਾਮ, ਆਈਡੀ, ਮਿਤੀ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਜੋੜੋਗੇ। ਸਿਰਫ਼ ਆਮ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ।"

ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, ਪਛਾਣ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ; ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਸ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਨਾਮ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਭੁਲਾਉਣਾ. ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਵੇਰਵੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ ਸਮਝੇ ਅਣ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ/ਮੁਫ਼ਤ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਕਿ ਪਛਾਣ "ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ" ਹੈ। ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਿਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਸਲ ID ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਜਲਦੀ ਨਾਲ ਪੇਸਟ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਬਾਹਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੇਟਾ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸ਼ੰਕਾ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ. ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਾ ਦਿਓ; ਇੰਚਾਰਜ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ।

ਜੇ ਲੀਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੀਮਾ

ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਵਧਾਨ ਨਰਸ ਵੀ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਅਣ-ਮਨਜ਼ੂਰ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ। ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਘਬਰਾਉਣਾ ਜਾਂ ਲੁਕਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜਾ ਜਵਾਬ ਹੈ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੀਮਾ ਹੈ: ਘਟਨਾ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਚਾਰਜ ਨਰਸ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਏਜੰਸੀ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਪਾਲਣਾ ਯੂਨਿਟ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ, ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਏਜੰਸੀ ਦੀ ਘਟਨਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਕਈ ਟੂਲਸ ਕੋਲ ਪਿਛਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੋਵੇਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਘਟਨਾ ਨਾਲੋਂ ਵੱਡੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਅਜਿਹੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਲਈ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਉਦੇਸ਼ ਦੋਸ਼ ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਦੁਬਾਰਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇਸਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ।

ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦਾ ਹੱਕ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ AI ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸੰਸਥਾਗਤ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਖੁਲਾਸੇ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਰਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਕੰਪਾਸ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ ਕਿ "ਕੀ ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਗਏ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ?" ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਹਿਜ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਯਮ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਇੱਕ ਰਿਸ਼ਤਾ ਹੈ; ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਇਸ ਰਿਸ਼ਤੇ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਸੰਕੇਤ: ਡੀ-ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਆਦਤ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ: "ਜੇਕਰ ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਸੰਸਥਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਚਲਾ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਕੀ ਕੋਈ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਅਕਤੀ ਕੌਣ ਸੀ?" ਭਾਵੇਂ ਜਵਾਬ "ਸ਼ਾਇਦ" ਹੈ, ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਹੋਰ ਆਮ ਬਣਾਓ। ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਿਯਮ ਡਾਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੀਮਤ ਕਰਨਾ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿਓ, "ਕੇਵਲ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ" ਵਾਧੂ ਵੇਰਵੇ ਨਾ ਜੋੜੋ। ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਕੋਈ ਵੀ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬੇਲੋੜੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਹੈ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਹਰੇਕ ਕੀਸਟ੍ਰੋਕ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ; ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲਜ਼ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲਿਜਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਕਰੋ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸੰਦਰਭ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਨਾ ਕਰੇ, ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਹਮਲਾ ਅਟੱਲ ਹੈ; ਸ਼ੱਕ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਨਾ ਕਰੋ. ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਮ ਲਈ ਪਛਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੀ ਸੇਵਾ ਤੋਂ ਅਸਲ ਤੱਥ ਸ਼ੀਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਉਸਦੀ ਪਛਾਣ ਹਟਾਓ: ਸਪਸ਼ਟ ਨਾਮ, ਆਈਡੀ, ਮਿਤੀ, ਪਤਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਵੇਰਵੇ, ਫਿਰ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸੰਦਰਭ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ, ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਸਦੀ ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਕੋਈ ਖਤਰਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਲਿਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਕੰਮ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਾਮ, ID, ਮਿਤੀ, ਪਤਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਬਾਕੀ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਾਧਨ ਚੁਣਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਟੂਲ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਜਦੋਂ ਮੈਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਸੀ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕੀਤੀ।