
D-mærket
Mærket for digital ansvarlighed
D-Mærket er en officiel dansk dataetisk certificering, der sikrer, at virksomheder håndterer persondata ansvarligt og gennemsigtigt. Det viser vores engagement i at beskytte dit privatliv ud over lovkravene.
Carelog er GDPR-kompatibel og D-Mærket certificeret. Læs om vores sikkerhedsforanstaltninger til beskyttelse af patientdata i Danmark.

Mærket for digital ansvarlighed
D-Mærket er en officiel dansk dataetisk certificering, der sikrer, at virksomheder håndterer persondata ansvarligt og gennemsigtigt. Det viser vores engagement i at beskytte dit privatliv ud over lovkravene.

Uafhængig revisorerklæring
Vores kontroller for databeskyttelse og GDPR-efterlevelse efterprøves gennem en uafhængig ISAE 3000-erklæring - dokumentation fra tredjepart for, at vores processer holder, hvad vi lover.
Vores system integrerer en række sikkerhedsforanstaltninger og protokoller for at sikre, at personoplysninger og sundhedsoplysninger håndteres med den højeste sikkerhed.
01
Alle dine journaler og klientoplysninger gemmes udelukkende lokalt på din egen enhed og krypteres med stærk, industristandard kryptering (operativsystemets indbyggede kryptering på desktop og AES-256-GCM i browseren). Carelog har ikke adgang til dine data, og intet indhold opbevares permanent på vores servere. Du bevarer den fulde kontrol over dine data til enhver tid.
02
Lyd fra konsultationen transskriberes i realtid ved hjælp af et GDPR-kompatibelt tale-til-tekst-API. Under behandlingen håndteres små bidder af lyden løbende i korttidshukommelsen, og ingen lyddata lagres. Der eksisterer derfor på intet tidspunkt en komplet lydoptagelse af konsultationen. Kun individuelle bidder af lyden behandles og kasseres derefter øjeblikkeligt. Alle data, som Carelog behandler, bliver krypteret af sikkerhedsmæssige hensyn.
Etiske overvejelser er en grundsten i sundhedsprofessionelles arbejde og præger mange beslutninger - også når det gælder brugen af AI.
Effektivisering er langt fra den eneste drivkraft. Motivationerne spænder fra faglig nysgerrighed og innovation over organisatorisk modernisering til ønsket om at forbedre sundheden for patienter og borgere.
Vil du klage eller gøre indsigelse over vores behandling af personoplysninger eller vores it-sikkerhed? Se vores klagevejledning
Slut dig til tusindvis af kliniker, der nyder stressfri dokumentation.
03
Kun du har adgang til dine transskriptioner og anonymiserede journaler via dit tofaktorbeskyttede brugergrænseflade. Dette giver dig mulighed for at gennemgå og færdiggøre journalerne, før du overfører dem til dit journalsystem. Alle transskriptioner og journaler slettes automatisk og permanent efter 5 dage. Før dette har du også mulighed for at slette dem manuelt.
04
Hverken Carelog eller tredjeparter bruger dine data til at træne modeller eller til andre formål. Al information, der behandles, er kun tilgængelig for dig. Med andre ord har ingen ansatte i Carelog eller andre involverede databehandlere adgang. For at opretholde den højeste grad af sikkerhed foregår al databehandling inden for EU i overensstemmelse med EU's databeskyttelsesforordning (GDPR). Midlertidig lagring af data sker på dedikerede og private Microsoft Azure-servere i Sverige.
05
Vi prioriterer åbenhed i vores sikkerhedspraksis. Skulle der opstå en sikkerhedshændelse, der berører dine data, vil vi informere dig hurtigst muligt i overensstemmelse med GDPR's retningslinjer. Derudover deler vi jævnligt opdateringer her om nye sikkerhedsforanstaltninger, som vi indfører for at sikre, at vores tjenester opfylder de højeste standarder.
AI har stort potentiale, når det anvendes til at løse et konkret problem. I nogle tilfælde sker implementeringen imidlertid, før behovet er klart defineret.
Udviklingen af meningsfulde AI-løsninger afhænger i høj grad af valget af data og modeller.
Det er ofte en stor opgave at navigere i kravene til udvikling, godkendelse, mærkning og dokumentation.
Når AI bliver integreret i sundhedsfaglige arbejdsgange, kan det være vanskeligt at indhente individuelt informeret samtykke til anvendelsen af teknologien.
Der er stor opmærksomhed på, hvordan fejl og usikkerhed håndteres i AI-systemer.
Flere aktører ønsker, at deres AI-løsninger kan skaleres og skabe værdi bredt i sundheds- og velfærdssektoren.
Tværfaglig sparring er nødvendig for at kunne lykkes med at udvikle succesfulde og robuste AI-løsninger.