Lợi nhuận:
- Khả năng áp dụng KVKK, nguyên tắc đồng ý mở và giảm thiểu dữ liệu trong việc xử lý dữ liệu bệnh nhân trong các công cụ AI
- Khả năng biện minh cho việc ẩn danh, lựa chọn công cụ địa phương/tổ chức và các quyết định lưu giữ dữ liệu
- Khả năng nhận ra các tình huống khó xử về mặt đạo đức (thiên vị, minh bạch, cung cấp thông tin bệnh nhân) và tạo chính sách sử dụng có trách nhiệm
Nhà vật lý trị liệu truy cập những thông tin riêng tư nhất của bệnh nhân: tình trạng sức khỏe, cơ thể, hình ảnh, video, cuộc sống hàng ngày. Sự tin tưởng này là nền tảng cho nghề nghiệp và được pháp luật bảo vệ. Khi các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu xử lý dữ liệu này, trách nhiệm về quyền riêng tư sẽ không biến mất; Ngược lại, nó càng trở nên phức tạp hơn. Bởi vì bây giờ dữ liệu có thể rời khỏi máy tính của bạn và đi đến máy chủ của công ty khác. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu khung pháp lý bảo vệ dữ liệu bệnh nhân trong thời đại AI (KVKK), các cách bảo vệ thực tế (ẩn danh, lựa chọn công cụ) và các nguyên tắc đạo đức (thiên vị, minh bạch, cung cấp thông tin cho bệnh nhân).
KVKK và dữ liệu sức khỏe
KVKK (Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân) quy định việc xử lý dữ liệu cá nhân. Dữ liệu sức khỏe được phân loại là dữ liệu cá nhân đặc biệt trong luật này; nghĩa là nó có mức độ bảo vệ cao nhất. Chẩn đoán, điều trị, đo lường, hình ảnh bệnh nhân; Theo quy định, cần phải có sự đồng ý rõ ràng của bệnh nhân (sự đồng ý miễn phí khi biết chúng sẽ được sử dụng vào mục đích gì) để xử lý. Cung cấp dữ liệu này cho một công cụ AI cũng là “xử lý”. Do đó, ba câu hỏi luôn được áp dụng: Tôi có cơ sở pháp lý cho việc xử lý không (sự đồng ý rõ ràng)? Tôi chỉ đang xử lý dữ liệu cần thiết (tối thiểu hóa dữ liệu) phải không? Dữ liệu có an toàn không?
Thận trọng: Việc dán tên, chẩn đoán hoặc hình ảnh của bệnh nhân vào công cụ AI trên đám mây mà không có sự đồng ý rõ ràng và ẩn danh có thể là hành vi truyền dữ liệu bất hợp pháp về mặt KVKK. Điều này có nguy cơ gây tổn hại cho bệnh nhân, bị xử phạt theo pháp luật và vi phạm đạo đức nghề nghiệp.
Giảm thiểu và ẩn danh dữ liệu
Cách mạnh nhất để bảo vệ chính bạn là giảm thiểu dữ liệu cần bảo vệ. Giảm thiểu dữ liệu chỉ xử lý dữ liệu tối thiểu cần thiết cho mục đích này. AI không cần tên, ID hoặc thông tin liên hệ của bệnh nhân để soạn thảo chương trình tập luyện; nó chỉ cần bối cảnh lâm sàng ẩn danh chẳng hạn như “nữ 45 tuổi, đau thắt lưng mãn tính, 3 tháng.” Ẩn danh có nghĩa là loại bỏ tất cả các yếu tố xác định danh tính (tên, ID, địa chỉ, ngày, tổ chức, khuôn mặt) khỏi dữ liệu. Dữ liệu được ẩn danh chính xác không còn là dữ liệu cá nhân và có thể được xử lý an toàn hơn nhiều.
Kiểu dữ liệu
ví dụ
Có nên trao nó cho AI?
phương pháp
Mã định danh trực tiếp
Tên, ID TR, điện thoại
không
Lấy nó ra hoàn toàn
định danh gián tiếp
Chẩn đoán hiếm + thành phố + ngày
cẩn thận
Khái quát hóa/suy luận
bối cảnh lâm sàng
Độ tuổi, chẩn đoán, giai đoạn
Có (ẩn danh)
Cho nếu cần thiết
Hình ảnh/video
bản ghi có thể nhìn thấy khuôn mặt
Không (theo quy định)
Ẩn khuôn mặt, đồng ý, công cụ bảo mật
Lựa chọn phương tiện và lưu trữ dữ liệu
Không phải tất cả các công cụ AI đều như nhau. Một số lưu trữ dữ liệu của bạn để huấn luyện mô hình; Một số người không giấu nó. Một số chuyển dữ liệu của bạn đến máy chủ ở nước ngoài. Nhà vật lý trị liệu phải biết chính sách dữ liệu của công cụ mình sử dụng: Dữ liệu có được sử dụng trong đào tạo không? Nó được lưu trữ ở đâu và trong bao lâu? Nó có phù hợp với KVKK không? Nếu có thể, nên ưu tiên các công cụ làm việc theo hợp đồng/công ty, không có dữ liệu hoặc tại địa phương. Thỏa thuận xử lý dữ liệu của công ty (DPA) và chính sách lưu giữ rõ ràng là dấu hiệu của việc lựa chọn công cụ an toàn.
Mẹo: Công cụ "miễn phí" thường có nghĩa là thanh toán bằng dữ liệu. Khi nói đến dữ liệu bệnh nhân, việc đọc chính sách dữ liệu của phương tiện không phải là điều xa xỉ mà là điều cần thiết. Khi nghi ngờ, hãy ẩn danh dữ liệu và không chia sẻ bất kỳ thông tin nhận dạng nào.
Ở quy mô doanh nghiệp, quyền riêng tư vượt xa sự chú ý của cá nhân và trở thành vấn đề chính sách. Nếu mười nhà vật lý trị liệu khác nhau hành xử theo mười cách khác nhau trong một phòng khám, thì ngay cả người cẩn thận nhất cũng không thể bù đắp được rủi ro do người bất cẩn nhất gây ra. Đó là lý do tại sao chính sách sử dụng dữ liệu bằng văn bản là điều cần thiết: công cụ nào được phép, dữ liệu nào không bao giờ được chia sẻ, phải làm gì nếu xảy ra vi phạm. Ngoài ra, kế hoạch vi phạm dữ liệu (ai sẽ được thông báo khi phát hiện rò rỉ, hạn chế như thế nào, thông báo cho cơ quan có thẩm quyền và bệnh nhân nếu cần thiết) cần được chuẩn bị trước. KVKK áp đặt nghĩa vụ thông báo đối với một số vi phạm nhất định; Đã quá muộn để biết điều này vào thời điểm xảy ra vụ việc. Tin tốt là khi áp dụng kỷ luật cơ bản trong đơn vị này (ẩn danh, giảm thiểu, công cụ bảo mật, tính minh bạch), khả năng và tác động của hành vi vi phạm sẽ giảm đáng kể.
Đạo đức: thiên vị, minh bạch, thông tin cho bệnh nhân
Quyền riêng tư là lĩnh vực của pháp luật; Đạo đức rộng hơn. Ba vấn đề đạo đức nổi bật. Xu hướng: AI có thể không chính xác hơn đối với các nhóm không được trình bày đầy đủ trong dữ liệu đào tạo (độ tuổi, giới tính, dân tộc, khuyết tật nhất định); đầu ra cần được xác nhận cẩn thận hơn trong các nhóm này. Minh bạch: Bạn phải nói rõ với bệnh nhân rằng bạn đang sử dụng AI; Che giấu thiệt hại niềm tin. Thông tin và quyền tự chủ của bệnh nhân: Bệnh nhân có quyền đưa ra quyết định liên quan đến dữ liệu của chính mình; các quyết định tự động và bí mật không thể được đưa ra thay mặt anh ta.
Từng bước: sử dụng dữ liệu an toàn và có đạo đức
- Nhận được sự đồng ý. Giải thích rằng dữ liệu bệnh nhân sẽ được xử lý và AI sẽ được sử dụng cũng như nhận được sự đồng ý rõ ràng.
- Giảm thiểu. Không chia sẻ bất kỳ dữ liệu không cần thiết cho mục đích này.
- Ẩn danh. Loại bỏ tất cả các số nhận dạng; duy trì bối cảnh lâm sàng.
- Chọn phương tiện an toàn. Sử dụng phương tiện tuân thủ KVKK với chính sách dữ liệu đã biết.
- Hãy coi chừng thành kiến. Xác thực đầu ra chặt chẽ hơn trong các nhóm ít được đại diện.
- Hãy minh bạch. Thông báo cho bệnh nhân, trả lời các câu hỏi của họ, tôn trọng quyết định của họ.
- Hãy ghi lại nó. Ghi lại dữ liệu nào được xử lý như thế nào và ghi lại sự đồng ý.
Ba trường hợp nhỏ (theo số lượng)
Trường hợp 1 - Lưu ẩn danh. Nhà vật lý trị liệu sẽ dán hồ sơ bệnh nhân vào AI để soạn thảo báo cáo; Có tên, ID và địa chỉ trong tập tin. Thay vào đó, trong 30 giây, nó loại bỏ tất cả các thông tin nhận dạng và chỉ đưa ra bối cảnh “nam 58 tuổi, thay khớp gối toàn bộ, 6 tuần sau phẫu thuật”. Kết quả là chất lượng như nhau, dữ liệu cá nhân không bao giờ được chia sẻ.
Trường hợp 2 - Sự khác biệt về chính sách xe cộ. Một phòng khám nhận thấy rằng một công cụ miễn phí đang sử dụng dữ liệu trong mô hình và đã chuyển sang phiên bản dành cho tổ chức, không có dữ liệu. Ngoài ra, quy tắc "không chia sẻ số nhận dạng" đã được viết cho nhóm. Không tìm thấy rò rỉ dữ liệu cá nhân trong cuộc kiểm toán nội bộ được thực hiện 3 tháng sau đó.
Trường hợp 3 - Minh bạch và tin cậy. Một bệnh nhân ban đầu tỏ ra lo lắng khi biết rằng nhà vật lý trị liệu của mình đang tạo ra các tài liệu quảng cáo bằng AI. Nhà vật lý trị liệu giải thích rằng AI chỉ được sử dụng để soạn thảo văn bản, dữ liệu cá nhân của anh ấy không được chia sẻ và mọi quyết định đều là của anh ấy. Sự tự tin của bệnh nhân tăng lên. Bài học: sự minh bạch củng cố niềm tin chứ không làm suy giảm nó.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: “Đây là hồ sơ bệnh nhân (bao gồm tên, CMND, chẩn đoán), viết báo cáo.”
Chuyển dữ liệu cá nhân và riêng tư mà không có sự đồng ý và ẩn danh rõ ràng; Nó có nguy cơ vi phạm KVKK.
Mạnh: "Viết bản thảo báo cáo dựa trên bối cảnh lâm sàng ẩn danh sau đây. Không có thông tin nhận dạng cá nhân, chỉ có độ tuổi, chẩn đoán, giai đoạn và số đo. Bối cảnh: [dữ liệu ẩn danh]." Hãy sử dụng tính năng này sau khi xóa số nhận dạng trước bằng bước ẩn danh riêng.
Bốn mẫu có thể sao chép
Nhiệm vụ: Ẩn danh văn bản này. Văn bản: [văn bản chứa dữ liệu cá nhân]Quy tắc: Thay thế tên, ID, điện thoại, địa chỉ, ngày, tổ chức, số nhận dạng duy nhất bằng [TAG]. Giữ nguyên bối cảnh lâm sàng (độ tuổi, chẩn đoán, giai đoạn, đo lường). Đầu ra: chỉ văn bản ẩn danh.
Nhiệm vụ: Xây dựng danh sách kiểm tra chính sách dữ liệu của công cụ AI. Bối cảnh: [công cụ đánh giá] Điều tôi muốn: Những câu hỏi tôi cần hỏi — dữ liệu có được sử dụng trong giáo dục không, dữ liệu được lưu trữ ở đâu/bao nhiêu, có KVKK/DPA không, có chuyển ra nước ngoài không, quyền xóa là gì? Quyết định là của tôi; chỉ cần đưa cho tôi danh sách kiểm tra.
Nhiệm vụ: Viết BẢN THẢO văn bản đồng ý / thông tin rõ ràng. Phạm vi: [vật lý trị liệu + nội dung hỗ trợ AI/theo dõi]Phải chứa: dữ liệu nào, mục đích gì, vai trò AI, lưu trữ, quyền của bệnh nhân, tuyên bố chấp thuận/không chấp thuận. Ngôn ngữ đơn giản. Không sử dụng mà không có sự chấp thuận.
Nhiệm vụ: Xem lại kết quả AI này để tìm sai lệch. Kết quả: [đề xuất/nội dung], nhóm bệnh nhân: [nhóm có thể chưa được đại diện]Tôi muốn: Gắn cờ các điểm có thể không chính xác/không đầy đủ/chung chung cho nhóm này +đề xuất để xác thực chặt chẽ hơn. Đừng quyết định, hãy thể hiện sự mạo hiểm.
Những lỗi thường gặp
- Dán dữ liệu cá nhân. Tên, ID, hình ảnh không thể được chia sẻ mà không có sự đồng ý và ẩn danh rõ ràng.
- Không biết chính sách xe cộ. Việc mù quáng sử dụng các công cụ lưu trữ/huấn luyện dữ liệu của bạn là rất rủi ro.
- Bỏ qua việc giảm thiểu dữ liệu. Chia sẻ dữ liệu không cần thiết sẽ làm tăng diện tích bề mặt cần được bảo vệ.
- Bỏ qua định kiến. Kết quả ở các nhóm ít được đại diện cần được xác nhận cẩn thận hơn.
- Không minh bạch. Việc che giấu việc sử dụng AI cho bệnh nhân sẽ làm suy yếu lòng tin và đạo đức.
- Không ghi lại sự đồng ý. Việc xử lý và chấp thuận phải được ghi lại dưới dạng có thể theo dõi được.
Tóm lại
Dữ liệu sức khỏe là dữ liệu đặc biệt theo KVKK và cần được bảo vệ cao nhất. Trong thời đại AI, trách nhiệm về quyền riêng tư tăng lên. Có được sự đồng ý rõ ràng, giảm thiểu dữ liệu, ẩn danh số nhận dạng, chọn các công cụ bảo mật nơi bạn biết chính sách dữ liệu, cảnh giác với sự thiên vị, minh bạch với bệnh nhân và ghi lại quy trình. Ẩn danh là biện pháp bảo vệ thiết thực và mạnh mẽ nhất trong hầu hết các trường hợp: dữ liệu bạn không chia sẻ sẽ không bị rò rỉ.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chuẩn bị một văn bản mẫu bệnh nhân có chứa dữ liệu cá nhân. Ẩn danh bằng mẫu đầu tiên và kiểm tra kết quả (có còn mã định danh nào không?). Đánh giá chính sách dữ liệu của công cụ AI mà bạn sử dụng với mẫu thứ hai. Cuối cùng, với mẫu thứ ba, hãy tạo một bản nháp đơn giản về văn bản thông tin/đồng ý rõ ràng cho phòng khám của bạn.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã nhận được sự đồng ý rõ ràng để xử lý dữ liệu của bệnh nhân.
- [ ] Tôi chỉ xử lý dữ liệu được yêu cầu tối thiểu (giảm thiểu dữ liệu).
- [ ] Tôi đã ẩn danh tất cả số nhận dạng.
- [ ] Tôi đã kiểm tra chính sách dữ liệu (lưu trữ, đào tạo, KVKK) của chiếc xe tôi sử dụng.
- [ ] Tôi xác nhận một cách chặt chẽ hơn việc chống thiên vị trong các nhóm ít được đại diện.
- [ ] Tôi đã truyền đạt một cách minh bạch việc sử dụng AI cho bệnh nhân và ghi lại quá trình này.