Единицы
1. Введение в искусственный интеллект в акушерстве: роли, границы, валидация и этика 2. Наблюдение за беременностью и дородовое наблюдение: история, прием и напоминание 3. Раннее предупреждение о риске: преэклампсия, гестационный диабет и признаки опасности 4. Производство обучающих материалов для матери и ребенка: брошюра, видеосценарий и визуальные инструкции 5. Пренатальное консультирование и эмпатическое общение: трудные разговоры 6. Консультации по грудному вскармливанию и послеродовому периоду 7. Клиническая документация: записка акушерки, сводка партограмм и передача 8. Сканирование доказательств и чтение руководств: доступ и проверка текущей информации 9. Конфиденциальность, KVKK и безопасность данных: защита данных беременных 10. Адаптация к культурной чувствительности, многоязычию и низкой грамотности 11. Комплексный рабочий процесс, контроль качества и протокол персонального искусственного интеллекта
Единица 9 / 11

Конфиденциальность, KVKK и безопасность данных: защита данных беременных

Прибыль:

  • Возможность различать данные, которые позволяют прямо или косвенно идентифицировать беременную женщину, и деидентифицировать их, прежде чем передать их искусственному интеллекту.
  • Возможность применять минимизацию данных и приобретать привычку использовать только одобренные учреждением инструменты в рамках КВКК.
  • «Можно ли найти этого человека по этому тексту?» Возможность управлять риском повторной идентификации путем применения теста

Акушерство – это профессия, которая затрагивает самую личную информацию людей: как протекает беременность, прошлые беременности, выкидыши, потери, отношения, психическое состояние, сексуальное здоровье. Когда эта информация попадает в чужие руки, она наносит необратимый вред — внутренний кризис, социальную стигму, потерю доверия. Поэтому конфиденциальность – это не «дополнительное правило» в акушерстве, а основа профессии. Как только вы внедрите искусственный интеллект в свой бизнес, перед вами откроется новый уровень конфиденциальности: все, что вы вводите в чат-помощник, может оказаться вне вашего контроля. Этот модуль научит вас, как защитить беременные данные при использовании ИИ — особенно в рамках KVKK (Закон о защите персональных данных; закон, регулирующий обработку персональных данных в Турции).

Основной принцип заключен в одном предложении: любая информация, которая делает беременную женщину узнаваемой, никогда не должна попадать в инструмент искусственного интеллекта. Изучение этого правила имеет приоритет над всеми другими навыками в модуле; Потому что однажды утекшие данные невозможно восстановить.

Внимание: текст, который вы вводите в инструмент искусственного интеллекта, отправляется на серверы этого сервиса; могут храниться, обрабатываться и в некоторых случаях использоваться для обучения модели. Если вы скажете «Мне просто нужна сводка», данные не будут возвращены. Единственный безопасный способ — никогда не вводить учетные данные.

Что такое персональные данные, какая информация позволяет их идентифицировать?

Персональные данные — это любая информация, которая позволяет прямо или косвенно идентифицировать человека. В акушерстве они относятся к особой категории (например, данные о состоянии здоровья, которые получают самую высокую защиту закона). Рассмотрим информацию, обеспечивающую признание, на две группы:

Прямые идентификаторы: Имя-фамилия, идентификационный номер ТР, номер файла/протокола, телефон, адрес, электронная почта, дата рождения, учетная запись в социальной сети, фотография.

Косвенные дескрипторы (объединенные для узнаваемости): «Единственная тройня в этом районе», «единственная 44-летняя женщина в учреждении с первой беременностью», редкое заболевание + небольшой поселок, рабочее место + срок беременности. Несколько деталей, которые кажутся невинными сами по себе, в совокупности могут указать на человека. Это называется риском повторной идентификации.

Деидентификация — это процесс удаления этих идентификаторов из текста. Хорошо проведенная деидентификация удаляет как прямые, так и косвенные идентификаторы.

Шаг за шагом: деидентификация перед передачей данных ИИ

  1. Удалите прямые идентификаторы: имя, идентификатор, номер телефона, номер файла, адрес, дату — удалите их все. Замените его такими обобщениями, как «Беременная А», «около 38 лет», «второй триместр».
  2. Размытие косвенных подсказок: превратите точный возраст в диапазон (например, «около 40 лет»), точное местоположение в регион, редкие комбинации в общие.
  3. Отбросьте ненужные детали: дайте минимум информации, необходимой ИИ для выполнения своей работы (минимизация данных). Анамнез беременной женщины для написания карты грудного вскармливания не требуется.
  4. Проверьте политику учреждения: некоторые учреждения определяют утвержденные/институциональные инструменты ИИ; может запретить ввод данных пациента в персональные/бесплатные инструменты. Следуйте правилам вашего учреждения.
  5. Финальное чтение: перед отправкой подсказки «можно ли найти этого человека по этому тексту?» Прочтите еще раз.

Самым сложным из этих пяти шагов является второй — размытие косвенных подсказок, — потому что удаление прямых идентификаторов легко и приходит на ум в первую очередь, но большая часть узнавания на самом деле происходит благодаря сочетанию косвенных деталей. Сочетание профессии, возраста, места жительства и редкого заболевания может свести человека к одному человеку, даже если имя не упоминается. Поэтому деидентификацию следует понимать не как «стирание имен», а как «гарантию того, что никто, читающий этот текст, не сможет угадать человека». Эта ментальная структура радикально снижает риск повторной идентификации.

Подсказка: хороший тест: если вы покажете обезличенный текст коллеге, которая знает эту беременную женщину, скажет ли она «это то-то и то-то»? Если он может это сказать, значит, вы недостаточно его разотождествили.

три мини-кейса

Случай 1 — Косвенное признание: при запросе у ИИ краткого анамнеза акушерка пропустила удостоверение личности, но оставила фразу «единственная четверня в нашем городе». Это единственное предложение прямо указывает на человека в этом маленьком месте. Его коллега замечает и предупреждает; Акушерка обобщает это выражение как «многоплодная беременность». Урок: косвенные идентификаторы так же опасны, как и прямые идентификаторы.

Случай 2 — Минимизация данных: вторая акушерка обычно вставляет весь файл беременной женщины в ИИ вместо того, чтобы просто распечатывать брошюру «Питание для беременных». Стоит отметить: для брошюры не требуются никакие личные данные. Он берет брошюру, не передавая файл, а просто пишет тему. Наиболее безопасные данные — это данные, которые никогда не передаются.

Случай 3 — Неправильный инструмент. В третьем примере акушерка собирается ввести информацию о пациенте в случайное приложение на своем личном телефоне, когда она вспоминает политику учреждения: данные пациента могут обрабатываться только обезличенными и с использованием инструментов, одобренных учреждением. Не пользуюсь личным приложением. Утечка данных часто возникает именно из такого момента «удобства», а не из-за технической ошибки.

Копируемые шаблоны

Роль: Вы являетесь помощником по контролю деидентификации. Задача: Отметьте в тексте каждое выражение, которое может ПРЯМО или КОСВЕННО идентифицировать человека: - Прямое: имя, удостоверение личности, телефон, адрес, номер дела, точная дата, фотография. - Косвенное: редкое сочетание, небольшое место + особая ситуация, точный возраст, рабочее место, уникальные/уникальные качества. Предложите более безопасное ОБОБЩЕНИЕ для каждого. Текст: [текст]

Роль: Вы консультант по минимизации данных. Задача: Я хочу выполнить эту работу: [работа]. Какую минимальную информацию я ДОЛЖЕН предоставить ВАМ, чтобы это сделать? Отметьте ненужную информацию о пациенте как «[НЕ ПРЕДОСТАВЛЯТЬ]».

Роль: Вы надежный помощник по подведению итогов. Задача: Кратко изложить ОПОЗНАВАННУЮ историю, приведенную ниже. Если вы видите в тексте идентификационную информацию, не суммируйте; вместо этого напишите «Я обнаружил учетные данные, пожалуйста, удалите их и отправьте повторно». История: [история]

Контрольный список напоминаний о политике учреждения (спросите себя): - Одобрен ли этот инструмент моим учреждением? - Есть ли какая-либо личная информация в введенных мной данных? - Действительно ли эта информация необходима для этой работы? - Может ли кто-нибудь из моих знакомых найти человека, если он прочитает текст? - Буду ли я добавлять идентификационную информацию при сохранении выходных данных?

Слабая подсказка / Сильная подсказка

Слабое: «Айше Ю., 39 лет, третья беременность, в следующей больнице, номер дела 4412; изложите анамнез».

Это приглашение полно прямых идентификаторов; Частные данные были раскрыты сразу после отправки.

Сильный:

Роль: безопасный помощник по подведению итогов. Кратко изложите следующую анонимную историю. «Беременная А, около 30 лет, третья беременность, [медицинские подробности анонимны]». Если вы видите в тексте идентифицирующую информацию, не обобщайте, предупредите.

Отличие: в строгой версии нет прямых/косвенных идентификаторов; для выполнения этой работы необходим только контекст без идентичности. Безопасность начинается до того, как будет написано приглашение.

Чем делиться, а чем не делиться

Тип информации

Это попадает в ИИ?

альтернатива

Имя, TR ID, телефон, адрес, номер файла

никогда

"Беременная А"

Точный возраст / точная дата

нет

Возрастной диапазон/триместр

Комбинация редкое + маленькое место

нет

обобщать

Общий медицинский контекст (анонимно)

Да, если необходимо

Применить минимизацию данных

Фото/изображение

Нет (лицо/знак)

не обязательно

Транспортное средство не одобрено учреждением

Нет данных о пациенте

Одобренный автомобиль

Распространенные ошибки

  • Просто удалив имя и оставив косвенные подсказки: риск повторной идентификации остается.
  • Вставка всего файла для "удобства": Нарушает принцип минимизации данных.
  • Ввод данных пациента в личные/неутвержденные устройства: это может противоречить политике учреждения и KVKK.
  • Публикация фотографии/скриншота: лицо, имя и номер файла на изображении могут оставаться конфиденциальными.
  • Добавление идентификатора при сохранении выходных данных. Добавление идентификатора к выходным данным без идентификатора возвращает риск.
  • Предполагая, что «они все равно будут удалены»: вы не знаете, что это за данные; Единственная гарантия — вообще ничего не отправлять.

В итоге

При использовании искусственного интеллекта конфиденциальность является обязательным условием, а не формальностью. Любая информация, которая делает беременную женщину прямо (имя, удостоверение личности, телефон) или косвенно (редкое сочетание + небольшое местоположение) узнаваемой, не должна входить в инструмент ИИ. Практикуйте минимизацию данных — предоставляйте минимум информации, необходимой для выполнения работы, — и используйте только инструменты, одобренные вашей организацией. Без отправки подсказки «можно ли найти этого человека по этому тексту?» сделай тест. После утечки данные невозможно восстановить; Таким образом, защита запускается до написания приглашения.

Задача приложения

Возьмите реальную историю беременности (на бумаге) и поэтапно очистите текст по шаблону деидентификации: сначала прямые, затем косвенные идентификаторы. Покажите очищенный текст коллеге и спросите «кто это может быть?» просить; Если вы можете это распознать, обобщайте дальше. Также найдите политику вашего учреждения в области ИИ/данных, кратко изложите ее в одном предложении и отметьте, какие инструменты одобрены.

контрольный список

  • [ ] Я удалил все прямые идентификаторы (имя, идентификатор, телефон, адрес, номер файла).
  • [ ] Я обобщил косвенные дескрипторы (редкое сочетание, небольшое расположение, точный возраст).
  • [ ] Я предоставил только минимальную информацию, необходимую для выполнения работы.
  • [ ] Я использовал только инструмент, одобренный моим учреждением.
  • [ ] «Можно ли найти этого человека по этому тексту?» Я сделал тест.
  • [ ] После этого я не добавлял никаких учетных данных в выходные данные.