ਗੋਪਨੀਯਤਾ, KVKK, ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਚੋਣ

ਲਾਭ:

• KVKK ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ
• ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ, ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਕਲੀਨਿਕ ਲਈ ਏਆਈ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਡੇਟਾ ਸਥਾਨ, ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ

ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਆਮ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ, ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ, ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ; ਇਸ ਨੂੰ "ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ" ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਯਾਨੀ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ - ਕੇਵੀਕੇਕੇ (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਮੁੱਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ AI ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਭਾਰੀ ਦੇਣਦਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਮਾਪਦੰਡ ਨਾਲ ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਚੁਣਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਾਲਣਾ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਕਿਵੇਂ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨੀ ਹੈ।

ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ: ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੇਵਲ KVKK ਅਨੁਕੂਲ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।

ਸਿਹਤ ਡਾਟਾ ਨਿੱਜੀ ਕਿਉਂ ਹੈ?

KVKK ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ "ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ" ਵਜੋਂ ਵਿਚਾਰ ਕੇ ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲੀਕ ਹੋਣ ਨਾਲ ਅਟੱਲ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਸ ਨਾਲ ਵਿਤਕਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕ ਦੀ ਸਾਖ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ, ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: "ਸਿਰਫ਼ ਟਿੱਪਣੀ ਲਈ" ਜਨਤਕ ਚੈਟ ਟੂਲ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨ ਨਾਲ ਉਹ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।

ਅਗਿਆਤਕਰਨ: ਬਚਾਅ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਲਾਈਨ

ਗੁਮਨਾਮਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਡਾਟਾ (ਨਾਮ, ਉਪਨਾਮ, TR ਆਈ.ਡੀ., ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਸੰਪਰਕ, ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ, ਚਿਹਰੇ/ਮੂੰਹ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ) ਤੋਂ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਆਮ ਟਿੱਪਣੀ ਜਾਂ ਰੂਪਰੇਖਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ। ਪਰ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: ਇਕੱਲੇ ਕੁਝ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਜਾਂ ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਚਿੱਤਰ, ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੂਲ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।

ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ

ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਨਾਮ, ਉਪਨਾਮ, ਟੀ.ਆਰ

ਹਟਾਓ/ਕੋਡ ਦਿਓ

ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਉਮਰ

ਜੇ ਲੋੜ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਹਟਾਓ, ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਉਮਰ ਸੀਮਾ

ਸੰਪਰਕ (ਫੋਨ, ਪਤਾ)

ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਹਟਾਓ

ਫਾਈਲ/ਮਰੀਜ਼ ਨੰਬਰ

ਹਟਾਓ ਜਾਂ ਅਗਿਆਤ ਕੋਡ

ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ/ਫੋਟੋ

ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਚੱਲੋ

ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ ਚੋਣ ਮਾਪਦੰਡ

ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ AI ਟੂਲ ਲਿਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ:

1. ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਰਤਾਂ: ਟੂਲ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸ ਲਈ ਕਰਦੀ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
2. ਡੇਟਾ ਟਿਕਾਣਾ (ਸਟੋਰੇਜ): ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਵਿਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ?
3. ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ: ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਵਿਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ KVKK ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ?
4. ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ: ਕੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲਿਖਤੀ ਸਮਝੌਤਾ (DPA) ਹੈ?
5. ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ: ਕੀ ਇੱਥੇ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਲੌਗਿੰਗ ਹੈ?
6. ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ / ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ: ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਡਾਕਟਰੀ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਇਹ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
7. ਮਿਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ: ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾ ਮਿਆਦਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਬੇਨਤੀ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?

ਸੁਝਾਅ: ਇੱਕ "ਮੁਫ਼ਤ" ਟੂਲ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ; ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇਸ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 1: ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਸੀਮਾ

ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕ ਇਲਾਜ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਸਹਿਮਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਾਣਕਾਰੀ/ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬਕ: ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਸਹਿਮਤੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦੂਜੇ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਧਦੀ; AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 2: ਗਲਤ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨਾ

ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫ, ਨਾਮ ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਵੈਬ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਲੀਨਿਕ ਇਸ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮੁੱਚੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੇਵਲ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।" ਸਬਕ: ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲਾਪਰਵਾਹ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਡਾਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਨਿਯਮ ਲਿਖੇ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 3: ਸਹੀ ਟੂਲ ਚੁਣਨਾ

ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕ ਦੋ AI ਡਿਕਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਸਤਾ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਖੁਲਾਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਦੂਜਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕ ਦੂਜੇ ਸਾਧਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ. ਸਬਕ: ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਚੁਣਨ ਦਾ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਹੈ।

ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਭੂਮਿਕਾ: ਗੁਮਨਾਮ ਜਾਂਚਕਰਤਾ। ਟਾਸਕ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਜਾਂ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀ (ਨਾਮ, ਆਈ.ਡੀ., ਮਿਤੀ, ਸੰਪਰਕ, ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ, ਦੁਰਲੱਭ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ) ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ: [ਪੇਸਟ]

ਭੂਮਿਕਾ: AI ਟੂਲ ਪਾਲਣਾ ਮੁਲਾਂਕਣਕਾਰ। ਕੰਮ: ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਸਟੋਰੇਜ ਸਥਾਨ, ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ, ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਨੀਤੀ, ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ। ਹਰੇਕ ਸਵਾਲ ਨੂੰ "ਹਾਂ/ਨਹੀਂ + ਸਬੂਤ" ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।

ਭੂਮਿਕਾ: ਮਰੀਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਡੇਟਾ) ਟੈਕਸਟ ਲੇਖਕ। ਟਾਸਕ: ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕ ਕੁਝ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ। ਡਾਕਟਰ/ਵਕੀਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਬਿਆਨਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇਗਾ; ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦਲੀਲ ਲਿਖਣਾ। ਪ੍ਰਸੰਗ: [ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਖੇਤਰ]

ਭੂਮਿਕਾ: ਡਾਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟਰ। ਟਾਸਕ: ਸੰਭਾਵਿਤ ਡੇਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਖੋਜ, ਰੋਕਥਾਮ, ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਸਾਵਧਾਨੀ। ਨੋਟ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨੋਟਿਸ ਪੀਰੀਅਡ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ "ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਨੂੰਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ"।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਮੈਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਆਈਡੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਐਕਸ-ਰੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਮੈਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਿਓ।"

ਇਹ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਇਹ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬੇਲੋੜੇ ਅਤੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦਾ ਖਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਜਬੂਤ: "ਇਸ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ; ਸਿਰਫ਼ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ, ਅਣਪਛਾਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਛੱਡੋ। ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਾਂਗਾ।"

ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਇਹ ਵਾਹਨ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੀਮ ਕਲਚਰ

KVKK ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਡਾਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ AI ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ ਹੈ। ਡਰਾਫਟ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, ID ਜਾਂ ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਮੱਗਰੀ ਅਕਸਰ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ: "ਕੀ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?" ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਆਦਤ ਸੰਭਾਵੀ ਲੀਕ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਿਯਮ ਵੀ ਬੇਕਾਰ ਹਨ ਜੇਕਰ ਟੀਮ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ. ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੂਰੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੀਮ ਦਾ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਨਹੀਂ। ਸੈਕਟਰੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਤੱਕ, ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ ਤੱਕ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿੱਥੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੱਕ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ "ਡਾਟਾ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ", ਨਿਯਮਤ ਛੋਟੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈਆਂ ਅਤੇ "ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ" ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਜੋ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਜ਼ਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 4: ਬੇਲੋੜਾ ਡੇਟਾ ਬਿਲਕੁਲ ਨਾ ਦੇਣਾ

ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਰੁਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਪੂਰੀ ਮਰੀਜ਼ ਫਾਈਲ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੇ: ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ "ਇੱਕ ਗੁੰਮ ਮੋਲਰ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸਥੈਟਿਕ ਵਿਕਲਪ" ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੀ ਕਾਫੀ ਹੈ। ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਛਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਉਹੀ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਸਬਕ: ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡੇਟਾ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਕਦੇ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਇੱਕ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਮੁਫ਼ਤ ਟੂਲ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨਾ।
• ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਕਿਸੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਸਹਿਮਤੀ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
• ਇਹ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਟੂਲ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ.
• ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤੇ (DPA) ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
• ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਅਤੇ ਧਾਰਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਮਰੀਜ਼ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ KVKK ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ; ਸਿਰਫ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਅਤੇ KVKK ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਵਾਹਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦਾ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀਮਤ ਜਾਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਸਟੋਰੇਜ ਸਥਾਨ, ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ, ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ, ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ। ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੱਸੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤੁਹਾਡੇ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ AI ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਹਰੇਕ (ਡੇਟਾ ਟਿਕਾਣਾ, ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ, ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਮਿਟਾਉਣਾ) ਲਈ "AI ਟੂਲ ਪਾਲਣਾ ਮੁਲਾਂਕਣ" ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿਓ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ ਜੋ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ "ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ" ਸੂਚੀ ਅਤੇ "ਪਾਬੰਦੀਸ਼ੁਦਾ/ਮੁਅੱਤਲ ਕੀਤੇ ਟੂਲ" ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਡਾਟਾ ਗੁਮਨਾਮ ਕੀਤਾ ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ/ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਥਾਨ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਟੀਮ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਅਤੇ ਵਰਜਿਤ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ।