患者さんの情報を守るために：入れない情報と、Kinapse のしくみ

臨床の学びを AI に話すとき、いちばん大事なのは患者さんを特定できる情報を入れないことです。

入れてはいけない情報

• 氏名（イニシャルも避ける）
• 患者 ID・カルテ番号
• 生年月日
• 住所・電話番号・メールアドレス
• 顔や体が写った写真・動画

組み合わさると特定できる情報にも注意

一つひとつは問題なさそうでも、組み合わさると特定できることがあります。

• 珍しい病気や経過
• 具体的な職業・地域・日付
• 施設名

書くときは、**年齢は「60代」、日付は「術後2週」**のように、少しぼかすのがコツです。

そのまま	ぼかした書き方
山田さん、67歳、10月3日に TKA	60代女性、右 TKA 術後2週
○○病院から転院	急性期病院から転院

Kinapse のしくみ

Kinapse は、送る前に入力を確認し、氏名・ID・生年月日・電話・メール・住所などらしいものを見つけると知らせて、伏せるようにしています。そのまま送るか、直すかを選べます。

また、こうした検出の記録には、あなたが書いた本文を残さないようにしています。どんな種類の情報が何回見つかったかだけを、個人情報レポートで確認できます。

ただし、すべてを確実に見つけられるわけではありません。最後に確かめるのは、書いた本人です。

迷ったら

• 実際の症例そのままではなく、**いくつかの経験を混ぜた「よくある例」**にして話す
• 職場の決まり（AI の利用ルール）があれば、それに従う

安全に使えば、AI は臨床の学びを深める心強い相棒になります。