ਲਾਭ:
- ਸੁਣਨ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਸਕੈਨਿੰਗ ਡਿਵਾਈਸ ਡੇਟਾ (ਡੇਟਾ ਲੌਗਿੰਗ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ) ਦੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
- ਟੈਲੀਆਡੀਓਲੋਜੀ (ਰਿਮੋਟ ਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ) ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਤ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤਤਾ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਆਧੁਨਿਕ ਆਡੀਓਲੋਜੀ ਹੁਣ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸੁਣਨ ਦੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਸ ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ; ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਰਿਮੋਟ ਤੋਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਸਕੈਨਿੰਗ ਯੰਤਰ ਕਲਾਉਡ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮੌਕੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਗੰਭੀਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸੁਣਨ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ, ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ (ਰਿਮੋਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ) ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ। ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ: ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਹਨ; ਇਸ ਨੂੰ KVKK ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਹੜਾ ਡਿਵਾਈਸ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਆਧੁਨਿਕ ਸੁਣਨ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਲੌਗਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਡਿਵਾਈਸ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਘੰਟੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਵਾਤਾਵਰਣ (ਸ਼ਾਂਤ, ਸ਼ੋਰ, ਸੰਗੀਤ) ਵਿੱਚ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼ ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ/ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਸ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨ, ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਆਡੀਓ ਮੀਡੀਆ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ — ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਰਹਿਣ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ, ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਖਤ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੁਣਨ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦਾ ਡਾਟਾ ਵੀ ਇਸ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨੀ: "ਅਗਿਆਤ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ" ਡੇਟਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਗਿਆਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਸੁਣਵਾਈ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਮਰ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਸਿਰਫ਼ ਨਾਮ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਉਸ ਸੁਰਾਗ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼, ਜਨਤਕ-ਸਾਹਮਣਾ ਵਾਲੇ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਸੇਵਾ ਦੇ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ 'ਤੇ ਸੀਮਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ:
- ਅਸਲੀ ਨਾਮ, ਟੀ.ਸੀ. ਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ID ਨੰਬਰ, ਪਤਾ, ਟੈਲੀਫੋਨ, ਡਿਵਾਈਸ ਸੀਰੀਅਲ ਨੰਬਰ ਕਦੇ ਵੀ ਦਰਜ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੇ ਦੁਰਲੱਭ/ਵਿਲੱਖਣ ਸੰਜੋਗਾਂ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਜੇਕਰ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਾਲੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਸਿਰਫ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ)।
ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ
ਕੀ ਉਹ ਜਨਤਕ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਕਲਪ
ਨਾਮ, ਟੀ.ਆਰ., ਸੰਪਰਕ
ਕਦੇ ਨਹੀਂ
ਅਗਿਆਤ ਕੋਡ
ਡਿਵਾਈਸ ਸੀਰੀਅਲ ਨੰਬਰ
ਕਦੇ ਨਹੀਂ
ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਆਮ)
ਕੱਚਾ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ + ਆਈ.ਡੀ
ਨਹੀਂ
ਗੁਮਨਾਮ, ਗੁਮਨਾਮ ਥਰੈਸ਼ਹੋਲਡ
ਅਗਿਆਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਖੇਪ
ਸ਼ਰਤੀਆ (ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ)
ਕੋਈ ID ਨਹੀਂ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾ
ਡਾਟਾ ਲੌਗਿੰਗ + ਪਛਾਣ
ਨਹੀਂ
ਅਗਿਆਤ ਸੰਖੇਪ ਰੁਝਾਨ
ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ
ਟੈਲੀਓਡੀਓਲੋਜੀ ਇੱਕ ਅਭਿਆਸ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਕਲੀਨਿਕ ਦੇ ਬਾਹਰ (ਉਸ ਦੇ ਘਰ ਤੋਂ) ਰਿਮੋਟ ਤੋਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਰਿਮੋਟ ਤੋਂ ਐਡਜਸਟ ਜਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਥੇ ਹੈ; ਇਹ ਰਿਮੋਟ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਲਈ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਬਣਾਉਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਰਿਮੋਟ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਸੈਟਿੰਗ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ: ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦੀ ਸੁਣਵਾਈ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ, ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮਾਪ, ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਸੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪੱਕੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਬਦਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਕਫਲੋ
- ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਲਵੋ. ਪਤਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਕਿਹੜਾ ਹਿੱਸਾ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਅਗਿਆਤ. ਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ, ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ।
- ਵਾਹਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ. ਜੇਕਰ ਕੰਮ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੂਲ ਚੁਣੋ; ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਟੂਲ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਪਾਉਣਾ।
- ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ। ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਭੇਜੋ.
- ਸੁਝਾਅ ਦੀ ਰਿਮੋਟ ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਮਾਪ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
- ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ. ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਹ Ayşe Demir (TC 123...) ਡਿਵਾਈਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਮੈਨੂੰ ਸੈਟਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: [ਪੂਰਾ ਡੇਟਾ]
ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ TC (ਗੰਭੀਰ KVKK ਉਲੰਘਣਾ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਰਿਮੋਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸੈਟਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਸਹਾਇਕ। ਅੰਤਮ ਸਮਾਯੋਜਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ; ਮਾਹਰ ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦਾ ਸਿਲਸਿਲਾ। ਡੇਟਾ (ਅਗਿਆਤ): 65 ਸਾਲ ਪੁਰਾਣਾ, RIC ਡਿਵਾਈਸ, ਪਿਛਲੇ 2 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ~ 4 ਘੰਟੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲਾ ਮਾਹੌਲ, ਮਰੀਜ਼ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਮੈਂ ਰੌਲੇ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।" ਕਾਰਜ: ਸੂਚੀ: ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਤੋਂ ਕਿਹੜੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮਾਯੋਜਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਪਹਿਲੂ ਲਈ, ਲਿਖੋ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਮਾਪ ਨਾਲ ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਸਥਾਈ ਸਮਾਯੋਜਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਨਵੇਂ ਮਾਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਗਿਆਤ ਹੈ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਉਲੰਘਣਾ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ। ਇੱਕ ਆਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਪੂਰਾ ਨਾਮ, TC, ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਉਮਰ 58, ਸੱਜਾ ਮੱਧ-ਉੱਨਤ ਸੰਵੇਦਨਾਤਮਕ," ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ.
ਕੇਸ 2 - ਰਿਮੋਟ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ। ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਐਪ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ "ਸ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਾਭ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।" ਆਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਉਹ ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਵੀਡੀਓ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ REM ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਸੈਟਿੰਗ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਸੁਰਾਗ ਬਣ ਗਿਆ, ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ। ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਲਿਖਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, "7 ਸਾਲ ਦਾ ਬੱਚਾ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਸਿੰਡਰੋਮ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੁਣਨ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਘਾਟ ਵਾਲਾ ਕਾਉਂਟੀ ਐਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਕੇਸ ਹੈ।" ਉਹ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ, ਸਿਰਫ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ। ਇਕੱਲੇ ਨਾਮ ਨਾ ਲਿਖਣ ਨਾਲ ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ।
ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਅਗਿਆਤੀਕਰਨ + ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ, (1) ਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ (ਨਾਮ, ਆਈਡੀ, ਸੰਪਰਕ, ਸੀਰੀਅਲ ਨੰਬਰ) ਨੂੰ ਹਟਾਓ, (2) ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਓ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਸਥਾਨ + ਦੁਰਲੱਭ ਨਿਦਾਨ + ਉਮਰ), (3) ਕਾਰਜ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਬੇਲੋੜਾ ਡੇਟਾ ਮਿਟਾਓ। ਟੈਕਸਟ: [ਟੈਕਸਟ]
ਡੇਟਾ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਨੂੰ "ਸਿੱਧਾ ਪਛਾਣਕਰਤਾ / ਅਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾ / ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ / ਬੇਲੋੜੇ" ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਨਹੀਂ ਭੇਜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ: [ਖੇਤਰ]
ਟੈਲੀਓਡੀਓਲੋਜੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਤਸਦੀਕ ਟੈਮਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਰਿਮੋਟ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮਾਯੋਜਨ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ; ਹਰੇਕ ਪਹਿਲੂ ਲਈ, ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਮਾਪ ਦੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਕੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ ਲਿਖੋ। ਸਥਾਈ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਮਾਹਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੱਸੋ। ਡੇਟਾ (ਅਗਿਆਤ): [ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ]
ਸਹਿਮਤੀ/ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਟੈਂਪਲੇਟ ਉਹਨਾਂ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ/ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ, ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ, ਸਟੋਰੇਜ ਪੀਰੀਅਡ, ਐਕਸੈਸ ਰਿਕਾਰਡ) ਵਿੱਚ ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਓ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ। ਨਾਮ, TR ID ਅਤੇ ਸੀਰੀਅਲ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਨਾ।
- ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ "ਮੈਂ ਨਾਮ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਇਹ ਗੁਮਨਾਮ ਹੋ ਗਿਆ"। ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਜੋਗਾਂ ਦੀ ਮੁੜ-ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ.
- ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਰੱਖਣਾ। ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਰਨਾ।
- ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ। ਡਾਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੇਜਣਾ।
- ਰਿਮੋਟ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਥਾਈ ਬਣਾਉਣਾ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਸੁਣਨ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਹਨ ਅਤੇ KVKK ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦੁਬਾਰਾ ਪਛਾਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ, ਦੂਰੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸੁਝਾਅ ਕੀਮਤੀ ਸੁਰਾਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਮਾਹਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਥਾਈ ਵਿਵਸਥਾ ਨਹੀਂ ਬਣਦੇ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ "ਡੇਟਾਸੈਟ" ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਮਿਲੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਆਈ.ਡੀ., ਡਿਵਾਈਸ ਸੀਰੀਅਲ ਨੰਬਰ, ਉਮਰ, ਸਥਾਨ, ਦੁਰਲੱਭ ਨਿਦਾਨ, ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ, ਆਦਿ)। ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਨੂੰ "ਡੇਟਾ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ "ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ + ਨਿਊਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਟੂਲ 'ਤੇ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਨਾਲ ਹੀ, ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸੈਟਿੰਗ ਪਹਿਲੂ ਲਈ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੜਾਅ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾ (ਨਾਮ, ID, ਸੀਰੀਅਲ ਨੰਬਰ) ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਉਚਿਤ ਟੂਲ ਚੁਣਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਟੈਲੀਔਡੀਓਲੋਜੀ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ।