Jednostka 9 / 11

Prywatność, KVKK i bezpieczeństwo danych: ochrona danych w ciąży

Zyski:

  • Możliwość rozróżnienia danych, które umożliwiają bezpośrednią lub pośrednią identyfikację kobiety w ciąży oraz ich deidentyfikacji przed przekazaniem ich sztucznej inteligencji
  • Umiejętność stosowania minimalizacji danych i nabycie nawyku korzystania wyłącznie z narzędzi zatwierdzonych przez instytucję w ramach KVKK
  • „Czy na podstawie tego tekstu można znaleźć tę osobę?” Umiejętność zarządzania ryzykiem ponownej identyfikacji poprzez zastosowanie testu

Położna to zawód, który dotyka najbardziej prywatnych informacji człowieka: jak zachodzi ciąża, przebyte ciąże, poronienia, straty, związki, stan psychiczny, zdrowie seksualne. Kiedy informacje te wpadną w niepowołane ręce, powodują nieodwracalne szkody – kryzys domowy, piętno społeczne, utratę zaufania. Dlatego też poufność nie jest „dodatkową zasadą” w położnictwie, ale fundamentem zawodu. Gdy wprowadzisz sztuczną inteligencję do swojej firmy, otwiera się nowa granica prywatności: wszystko, co wpiszesz w asystencie czatu, może wymknąć się spod Twojej kontroli. Ta jednostka uczy Cię kompleksowo, jak chronić dane ciężarne podczas korzystania ze sztucznej inteligencji – szczególnie w ramach KVKK (ustawy o ochronie danych osobowych; ustawy regulującej przetwarzanie danych osobowych w Türkiye).

Podstawowa zasada jest zawarta w jednym zdaniu: Żadna informacja, która pozwoli na rozpoznanie kobiety w ciąży, nigdy nie powinna trafiać do narzędzia sztucznej inteligencji. Nauczenie się tej zasady ma pierwszeństwo przed wszystkimi innymi umiejętnościami w module; Ponieważ raz wyciekających danych nie można odzyskać.

Uwaga: Tekst wpisany w narzędziu AI trafia na serwery tej usługi; mogą być przechowywane, przetwarzane, a w niektórych przypadkach wykorzystywane do uczenia modeli. Powiedzenie „Chciałem tylko podsumowania” nie zwraca danych. Jedynym bezpiecznym sposobem jest w ogóle nie wpisywanie danych uwierzytelniających.

Czym są dane osobowe i jakie informacje umożliwiają ich identyfikację?

Dane osobowe to wszelkie informacje, które pozwalają bezpośrednio lub pośrednio zidentyfikować osobę. W położnictwie należą one zwłaszcza do kategorii szczególnej (jak np. dane dotyczące stanu zdrowia, które podlegają najwyższej ochronie prawnej). Rozważ informacje, które zapewniają uznanie w dwóch grupach:

Identyfikatory bezpośrednie: Imię i nazwisko, numer TR ID, numer akt/protokołu, telefon, adres, e-mail, data urodzenia, konto w mediach społecznościowych, zdjęcie.

Deskryptory pośrednie (połączone tak, aby były rozpoznawalne): „Jedyna ciąża trojacza w okolicy”, „jedyna 44-latka w placówce z pierwszą ciążą”, rzadka choroba + mała miejscowość, miejsce pracy + wiek ciążowy. Kilka szczegółów, które same w sobie wydają się niewinne, gdy je połączyć, mogą wskazywać na osobę. Nazywa się to ryzykiem ponownej identyfikacji.

Deidentyfikacja to proces usuwania tych identyfikatorów z tekstu. Dobrze przeprowadzona deidentyfikacja usuwa zarówno identyfikatory bezpośrednie, jak i pośrednie.

Krok po kroku: Deidentyfikacja przed przekazaniem danych AI

  1. Usuń bezpośrednie identyfikatory: imię i nazwisko, identyfikator, numer telefonu, numer pliku, adres, data — usuń je wszystkie. Zastąp je uogólnieniami, takimi jak „w ciąży A”, „około 38 lat”, „drugi trymestr”.
  2. Zamazuj pośrednie wskazówki: zamień dokładny wiek na zakres (np. „wczesne lata 40.”), dokładną lokalizację na region, rzadkie kombinacje na ogólne.
  3. Odrzuć niepotrzebne szczegóły: Podaj minimum informacji potrzebnych sztucznej inteligencji do wykonania swojej pracy (minimalizacja danych). Do wypisywania karty karmienia piersią nie jest wymagana historia kobiety w ciąży.
  4. Sprawdź politykę instytucji: niektóre instytucje definiują zatwierdzone/instytucjonalne narzędzia AI; może zakazać wprowadzania danych pacjenta do narzędzi osobistych/bezpłatnych. Postępuj zgodnie z zasadami swojej instytucji.
  5. Końcowe czytanie: Przed wysłaniem pytania „czy można znaleźć tę osobę na podstawie tego tekstu?” Przeczytaj jeszcze raz.

Najtrudniejszy z tych pięciu kroków jest drugi — zacieranie pośrednich wskazówek — ponieważ usuwanie bezpośrednich identyfikatorów jest łatwe i przychodzi na myśl w pierwszej kolejności, ale większość rozpoznania w rzeczywistości wynika z połączenia pośrednich szczegółów. Połączenie zawodu, wieku, miejsca zamieszkania i rzadkiej choroby może spowodować, że dana osoba będzie jedną osobą, nawet jeśli nie zostanie wymienione żadne imię i nazwisko. Dlatego też deidentyfikacji nie należy postrzegać jako „usuwania nazwisk”, ale jako „zapewnienia, że ​​nikt czytający ten tekst nie będzie w stanie odgadnąć danej osoby”. Takie ramy mentalne radykalnie zmniejszają ryzyko ponownej identyfikacji.

Wskazówka: dobry test: jeśli pokażesz pozbawiony danych identyfikacyjnych tekst koledze, który zna tę ciężarną kobietę, czy powie „to jest to a to”? Jeśli może to powiedzieć, oznacza to, że nie zidentyfikowałeś go wystarczająco.

trzy mini etui

Przypadek 1 – Pośrednie rozpoznanie: Prosząc AI o streszczenie historii, położna pominęła dokument tożsamości, pozostawiając jedynie sformułowanie „jedyna ciąża czworaczna w naszym mieście”. To pojedyncze zdanie bezpośrednio wskazuje na osobę w tym małym miejscu. Jego kolega zauważa i ostrzega; Położna uogólnia określenie jako „ciąża mnoga”. Lekcja: identyfikatory pośrednie są tak samo niebezpieczne jak identyfikatory bezpośrednie.

Przypadek 2 — Minimalizacja danych: Druga położna zwyczajowo wkleja cały plik danych kobiety w ciąży do sztucznej inteligencji, zamiast po prostu drukować broszurę „Odżywianie w ciąży”. Oznacza to, że do broszury nie są wymagane żadne dane osobowe. Bierze broszurę, nie oddając akt, po prostu zapisując temat. Najbezpieczniejsze dane to dane, które nigdy nie są udostępniane.

Przypadek 3 — Niewłaściwe narzędzie: W trzecim przykładzie położna ma zamiar wpisać informacje o pacjencie do losowej aplikacji na swoim osobistym telefonie, gdy przypomina sobie politykę placówki: dane pacjenta można przetwarzać wyłącznie bez elementów umożliwiających identyfikację i przy użyciu narzędzi zatwierdzonych przez placówkę. Nieużywanie aplikacji osobistej. Wyciek danych często wynika z takiego „wygodnego” momentu, a nie z błędu technicznego.

Szablony do kopiowania

Rola: Jesteś asystentem kontroli deidentyfikacji. Zadanie: Zaznacz w poniższym tekście każde wyrażenie, które może BEZPOŚREDNIO lub POŚREDNIO zidentyfikować osobę: - Bezpośrednie: imię i nazwisko, dowód osobisty, telefon, adres, numer akt, dokładna data, zdjęcie. - Pośrednie: rzadka kombinacja, małe miejsce + szczególna sytuacja, dokładny wiek, miejsce pracy, wyjątkowa/wyjątkowa jakość. Zaproponuj bezpieczniejsze OGÓLNIE dla każdego. Tekst: [tekst]

Rola: Jesteś konsultantem ds. minimalizacji danych. Zadanie: Chcę wykonywać tę pracę: [praca]. Jakie minimalne informacje MUSZĘ CI przekazać, aby to zrobić? Oznacz niepotrzebne informacje o pacjencie jako „[NIE PODAJ]”.

Rola: Jesteś bezpiecznym asystentem podsumowującym. Zadanie: Podsumuj PONIŻEJ ZIDENTYFIKOWANĄ historię. Jeśli w tekście widzisz informacje identyfikacyjne, nie streszczaj; zamiast tego napisz „Wykryłem dane uwierzytelniające, wyczyść i wyślij ponownie”. Historia: [historia]

Lista kontrolna przypominająca o polityce instytucjonalnej (zadaj sobie pytanie): - Czy to narzędzie zostało zatwierdzone przez moją instytucję? - Czy we wprowadzonych przeze mnie danych znajdują się jakiekolwiek informacje umożliwiające identyfikację? - Czy te informacje są naprawdę potrzebne na tym stanowisku? - Czy znana mi osoba może znaleźć tę osobę, jeśli przeczyta tekst? - Czy dodam dane identyfikacyjne podczas zapisywania wyników?

Słaba zachęta/silna zachęta

Słabe: „Ayşe Y., 39, trzecia ciąża, w następnym szpitalu, nr akt 4412; podsumuj jej historię”.

Ten monit jest pełen bezpośrednich identyfikatorów; Prywatne dane wyciekły zaraz po ich wysłaniu.

Mocny:

Rola: asystent bezpiecznego podsumowania. Podsumuj następującą anonimową historię. „A w ciąży, po trzydziestce, trzecia ciąża, [dane medyczne anonimowe]”. Jeśli widzisz w tekście informacje identyfikujące, nie streszczaj, tylko ostrzegaj.

Różnica: w wersji mocnej nie ma bezpośrednich/pośrednich identyfikatorów; istnieje tylko pozbawiony tożsamości kontekst potrzebny do wykonania tego zadania. Zabezpieczenia rozpoczynają się przed zapisaniem monitu.

Czym się dzielić, a czym nie

Typ informacji

Czy należy to do AI?

alternatywa

Imię i nazwisko, TR ID, telefon, adres, numer pliku

nigdy

„Ciężarna A”

Dokładny wiek/dokładna data

nie

Przedział wiekowy/trymestr

Rzadkie + małe połączenie miejsca

nie

uogólniać

Ogólny kontekst medyczny (anonimowy)

Tak, jeśli to konieczne

Zastosuj minimalizację danych

Zdjęcie/obraz

Nie (twarz/znak)

nie jest to konieczne

Pojazd niezatwierdzony przez instytucję

Brak danych pacjenta

Zatwierdzony pojazd

Typowe błędy

  • Wystarczy usunąć nazwisko i pozostawić pośrednie wskazówki: ryzyko ponownej identyfikacji pozostaje.
  • Wklejanie całego pliku dla „wygody”: Narusza zasadę minimalizacji danych.
  • Wprowadzanie danych pacjenta na urządzenia osobiste/niezatwierdzone: Może to być sprzeczne z polityką instytucji i KVKK.
  • Udostępnianie zdjęcia/zrzutu ekranu: twarz, imię i nazwisko oraz numer pliku na obrazie mogą pozostać poufne.
  • Dodanie identyfikatora podczas zapisywania wyniku: Dodanie identyfikatora do wyniku, który nie ma identyfikatora, przywraca ryzyko.
  • Zakładając, że „i tak zostaną usunięte”: nie wiesz, jakie to dane; Jedyną gwarancją jest to, że w ogóle niczego nie wysyłasz.

Podsumowując

Podczas korzystania ze sztucznej inteligencji prywatność jest warunkiem wstępnym, a nie kwestią techniczną. Wszelkie informacje, które czynią kobietę w ciąży bezpośrednio (imię i nazwisko, dowód osobisty, telefon) lub pośrednio (rzadka kombinacja + mała lokalizacja) umożliwiają rozpoznanie kobiety w ciąży, nie powinny trafiać do narzędzia AI. Przećwicz minimalizację danych — podaj minimum informacji potrzebnych do wykonania zadania — i korzystaj wyłącznie z narzędzi zatwierdzonych przez Twoją organizację. Bez wysyłania pytania „czy można znaleźć tę osobę na podstawie tego tekstu?” zrób test. Po wycieku danych nie można odzyskać; Dlatego zabezpieczenie rozpoczyna się przed zapisaniem zachęty.

Zadanie aplikacji

Weź prawdziwą historię ciąży (na papierze) i krok po kroku czyść tekst, korzystając z szablonu deidentyfikacji: najpierw identyfikatory bezpośrednie, potem pośrednie. Pokaż wyczyszczony tekst koledze i zapytaj „kto to może być?” zapytać; Jeśli potrafisz to rozpoznać, uogólnij to dalej. Znajdź także politykę dotyczącą sztucznej inteligencji/danych swojej instytucji, streść ją w jednym zdaniu i zanotuj, które narzędzia są zatwierdzone.

lista kontrolna

  • [ ] Usunąłem wszystkie bezpośrednie identyfikatory (imię i nazwisko, dowód osobisty, telefon, adres, numer pliku).
  • [ ] Uogólniłem deskryptory pośrednie (rzadka kombinacja, mała lokalizacja, dokładny wiek).
  • [ ] Podałem tylko minimum informacji niezbędnych do wykonania pracy.
  • [ ] Korzystałem wyłącznie z narzędzia zatwierdzonego przez moją instytucję.
  • [ ] „Czy na podstawie tego tekstu można znaleźć tę osobę?” Zrobiłem test.
  • [ ] Nie dodałem później żadnych danych uwierzytelniających do danych wyjściowych.