Dobički:
- Razumevanje tveganj glede zasebnosti in obveznosti KVKK glede podatkov slušnih aparatov in naprav za skeniranje (beleženje podatkov, podatki aplikacij)
- Sposobnost načrtovanja uporabe umetne inteligence na varen in anonimen način v pretoku teleavdiologije (oddaljena namestitev in spremljanje)
- Zmožnost uporabe omejitev in korakov anonimizacije pošiljanja podatkov o pacientih v orodja umetne inteligence v oblaku
Sodobna avdiologija ne deluje več samo s podatki, pridobljenimi na kliniki. Slušni aparati in mobilne aplikacije nenehno zbirajo podatke; bolnike spremljamo na daljavo; naprave za skeniranje so povezane s sistemi v oblaku. Čeprav to ponuja močne priložnosti, ustvarja tudi resne odgovornosti glede zasebnosti. V tej enoti bomo obravnavali tveganja glede zasebnosti slušnih aparatov in podatkov o presejalnem pregledu, varno uporabo umetne inteligence v teleavdologiji (oddaljena aplikacija in spremljanje) ter omejitve pošiljanja podatkov o pacientih orodji v oblaku. Glavno načelo: podatki o bolniku in napravi so zdravstveni podatki posebne kakovosti; Zahteva najvišjo zaščito v okviru KVKK. Preden se podatki pošljejo umetni inteligenci, se ti anonimizirajo, izbere se varno orodje in delijo se samo potrebni podatki.
Katere podatke o napravi zbira?
Sodobni slušni aparati in aplikacije izvajajo beleženje podatkov: koliko ur na dan se aparat uporablja, v kakšnih okoljih (tiho, hrupno, glasba) deluje, kateri programi/nivoji zvoka se lahko beležijo pacientu. Mobilne aplikacije lahko temu dodajo lokacijo, navade uporabe in včasih zvočne predstavnostne podatke. Ti podatki so dragoceni za sledenje in sledenje — vendar vsebujejo tudi občutljive informacije o življenjskih razmerah osebe.
Zdravstveni podatki so v okviru KVKK (Zakon o varstvu osebnih podatkov) podatki posebne kakovosti. To pomeni, da njegova obdelava zahteva strožje pogoje, izrecno privolitev in visoke varnostne ukrepe. V tem obsegu so vključeni tudi podatki o slušnem aparatu.
Pozor: Podatki, ki so videti kot anonimni, niso vedno anonimni. Ko se profil redke izgube sluha združi z določeno starostjo in lokacijo, je osebo mogoče ponovno prepoznati. Pri anonimizaciji ne gre le za brisanje imena, temveč za ovrednotenje vsakega sledi, ki bi lahko vodil nazaj do identitete.
Omejitve pošiljanja podatkov v orodja AI v oblaku
Vse, kar vnesete v splošnonamensko javno orodje AI, gre v strežnike te storitve in imate omejen nadzor nad tem, kaj se zgodi. ker:
- Pravo ime, T.C. Neposredni identifikatorji, kot so ID številka, naslov, telefon, serijska številka naprave, se nikoli ne vnesejo.
- Izogibamo se redkim/edinstvenim kombinacijam podrobnosti, ki bi lahko vodile nazaj do identitete.
- Če je mogoče, imajo prednost korporativna, varna orodja z jasnimi pogoji obdelave podatkov.
- V skupni rabi je samo minimalni podatki, potrebni za izvedbo naloge (minimizacija podatkov).
Vrsta podatkov
Ali lahko vstopi v javno vozilo?
varna alternativa
Ime, T.R., kontakt
nikoli
anonimna koda
Serijska številka naprave
nikoli
Vrsta naprave (splošno)
Neobdelani avdiogram + ID
št
Anonimni, anonimni pragovi
Anonimni klinični povzetek
Pogojno (varno vozilo)
Brez ID-ja, minimalni podatki
Beleženje podatkov + identiteta
št
Anonimni povzetek trenda
Varna umetna inteligenca v teleavdologiji
Teleavdiologija je praksa, pri kateri pacienta ocenimo na daljavo izven klinike (od svojega doma) in na daljavo prilagodimo oziroma spremljamo njegovo napravo. Umetna inteligenca je tu; Pomaga lahko pri opravilih, kot je povzemanje podatkov o uporabi na daljavo, priprava odgovorov na sporočila bolnikov ali ustvarjanje opomnikov za nadaljnje ukrepanje. Toda priporočila o nastavitvi, ki temelji na podatkih o uporabi na daljavo, ni mogoče uporabiti neposredno: pacientovo dejansko pritožbo je treba preveriti s profilom sluha in po potrebi z novo meritvijo, nastavitev naprave pa se ne sme trajno spreminjati brez odobritve strokovnjaka.
Korak za korakom: potek dela, varen z zasebnostjo
- Naredite popis podatkov. Ugotovite, kateri del vaših podatkov razkriva identiteto.
- Anonimiziraj. Izvlecite neposredne identifikatorje, posplošite redke kombinacije.
- Izberite vozilo. Če je naloga občutljiva, izberite varno/podjetniško orodje; dajanje občutljivih podatkov v javno orodje.
- Delite najmanj podatkov. Pošljite le toliko, da opravite delo.
- Preverite predlog na daljavo. Potrdite teleavdiološka priporočila s klinično oceno in meritvijo, če je potrebno.
- Spremljanje in soglasje. Preverite, ali je bilo pridobljeno potrebno soglasje za obdelavo podatkov in ali se vodi evidenca.
Šibek poziv/močan poziv
Šibek poziv:
To so podatki o uporabi iz aplikacije naprave Ayşe Demir (TC 123...), kako naj spremenim nastavitev: [celotni podatki]
Vključuje neposredno identiteto in TC (huda kršitev KVKK) ter zahteva odločitev o nastavitvi brez preverjanja oddaljenih podatkov.
Močan poziv:
Vaša vloga: asistent za spremljanje teleavdiologije. Izvedba končne prilagoditve ODLOČITEV; pripisati priporočilo strokovni verifikaciji. Podatki (anonimni): 65 let, naprava RIC, ~4 ure dnevne uporabe v zadnjih 2 tednih, večinoma hrupno okolje, pacient pravi: "Težko razumem govor v hrupu". Naloga: navedite, katere možne vidike prilagajanja je mogoče pregledati glede na ta trend; Za vsak vidik napišite, kako bo preverjen pri pacientu in/ali meritvi. Navedite, da trajne prilagoditvene spremembe zahtevajo odobritev strokovnjaka in nove meritve, če so potrebne.
Močan poziv je anonimen, uporablja minimalno količino podatkov in povezuje priporočilo s preverjanjem in odobritvijo strokovnjakov.
trije mini kovčki
Primer 1 – Vrnitev po kršitvi. Avdiolog bo prilepil pacientovo polno ime, TC in celoten avdiogram v javno dostopno orodje AI. Spominja se pravila o zasebnosti podjetja; odstrani identifikacijske podatke, anonimizira podatke, kot je "starost 58, desno srednje napredovalo senzorinevralno stanje," in deli samo pragove, potrebne za interpretacijo. Klinični namen je izpolnjen, nihče ni izpostavljen.
Primer 2 – Preverjanje priporočil na daljavo. V teleavdiologiji podatke iz pacientove aplikacije povzema umetna inteligenca, tako da se "lahko poveča pridobitev hrupa programa". Avdiolog tega ne uporablja neposredno; S pacientom opravi videoklic in razjasni pritožbo, po potrebi načrtuje REM in šele po odobritvi spremeni nastavitev. Podatki o uporabi so postali namig, odločitev je bila prepuščena strokovnjaku.
Primer 3 – Tveganje ponovne identifikacije. Strokovnjak bo napisal: "7-letni otrok z izgubo sluha, povezano z redkim sindromom, je edini primer v okrožju X." Zaveda se, da ta kombinacija naredi osebo prepoznavno; izpusti lokacijo in redke podrobnosti, pusti le klinično pomembne informacije. Samo pisanje imena ni zagotovilo anonimnosti.
Kopirane predloge pozivov
PREDLOGA ZA ANONIMIZACIJO + MINIMIZACIJO V naslednjem besedilu (1) odstranite neposredne identifikatorje (ime, ID, kontakt, serijska številka), (2) posplošite redke kombinacije, ki lahko naredijo osebo prepoznavno (lokacija + redka diagnoza + starost), (3) izbrišite vse podatke, ki niso potrebni za nalogo. Besedilo: [besedilo]
PREDLOGA ZA POPIS PODATKOV V spodnjem nizu podatkov vsako polje razvrstite kot »neposredni identifikator / posredni identifikator / klinično bistven / nepotreben« in navedite, katerega ne smete poslati orodju. Podatki: [polja]
PREDLOGA ZA PREVERJANJE PRIPOROČIL TELEODIOLOGIJE Navedite možna navodila za prilagajanje iz podatkov o daljinski uporabi spodaj; Za VSAK vidik napišite korak za preverjanje z intervjujem s pacientom in/ali meritvijo. Trajna sprememba zahteva odobritev strokovnjaka, to navedite. Podatki (anonimni): [podatki o uporabi]
PREDLOGA ZA NADZOR SOGLASJA/SPREMLJANJA Navedite postavke, ki jih je treba preveriti glede na KVKK v procesu teleavdiologije/obdelave podatkov (izrecna privolitev, minimizacija podatkov, varno orodje, obdobje shranjevanja, zapis dostopa). Dajte ga kot kontrolni seznam.
Pogoste napake
- Vnos identifikacijskih podatkov v vozilo. Kršitev KVKK z imenom, TR ID in serijsko številko.
- Razmišljate "izbrisal sem ime in postalo je anonimno". Ignoriranje tveganja ponovnega prepoznavanja redkih kombinacij.
- Shranjevanje občutljivih podatkov v javno dostopno orodje. Splošna vožnja kot varna vožnja, ko je naloga občutljiva.
- Delite preveč podatkov. Zaobide minimizacijo podatkov in pošiljanje nepotrebnih informacij.
- Neposredna uporaba oddaljenega predloga. Trajanje priporočila za prilagoditev teleavdiologije brez strokovne odobritve in preverjanja.
Če povzamem
Podatki o slušnem aparatu in presejalnem pregledu so posebni zdravstveni podatki in KVKK zahteva najvišjo zaščito. Preden se podatki pošljejo AI, se ekstrahirajo neposredni identifikatorji, kombinacije, pri katerih obstaja tveganje ponovne identifikacije, se posplošijo, izbere se varno orodje in delijo se samo minimalni potrebni podatki. V teleavdologiji so predlogi, ki prihajajo na daljavo, dragoceni namigi, vendar ne postanejo trajne prilagoditve brez strokovne odobritve in preverjanja.
Aplikacijska naloga
Določite anonimni "nabor podatkov" (ki vsebuje mešana polja, kot so ime, ID, serijska številka naprave, starost, lokacija, redka diagnoza, pragovi avdiograma itd.). Razvrstite vsako polje s predlogo »inventar podatkov«, nato pa ga zavarujte, da se lahko pošlje orodju s predlogo »anonimizacija + minimizacija«. Za primer podatkov o uporabi teleavdiologije uporabite tudi predlogo »preverjanje priporočila« in napišite korak preverjanja za vsak vidik nastavitve.
kontrolni seznam
- [ ] Odstranil sem neposredne identifikatorje (ime, ID, serijska številka).
- [ ] Posplošil sem kombinacije, pri katerih obstaja tveganje ponovne identifikacije.
- [ ] Izbral sem varno/ustrezno orodje glede na občutljivost naloge.
- [ ] Delil sem le minimalne zahtevane podatke.
- [ ] Teleavdiološko priporočilo sem povezal s strokovno odobritvijo in preverjanjem.
- [ ] Preveril sem soglasje in obveznosti spremljanja.