随着医疗保健提供者及其供应商开发和实施自主人工智能和其他AI工具，他们需要充分了解HIPAA和其他法律下的数据隐私风险，法律公司Akerman LLP的律师Jordan Cohen表示。
“如果你超出了允许的使用范围，那么从技术上讲，如果涉及受保护的健康信息，这可能被视为可报告的数据泄露，”他在接受信息安全部门媒体集团（Information Security Media Group）采访时表示。
他补充说，受保护组织和其他受HIPAA监管的公司在实施自主AI时应考虑的许多步骤“实际上并不是特定于AI的”。
“数据流清单将变得非常重要。因此，绘制并记录数据的摄入、处理、存储方式，数据如何离开您的系统，供应商如何接触数据以及他们对这些数据做了什么，这些都将至关重要，”他说。
“这些是我们多年来一直在讨论的做法”，但在自主AI和其他AI部署的时代，它们变得更加重要，他指出。
在接受信息安全部门媒体集团的音频采访时（请在图片下方点击音频链接），Cohen还讨论了以下内容：
- 自主AI在医疗临床和行政用途中最常见的应用，以及经常使用的PHI（受保护健康信息）、电子健康记录和其他数据类型；
- 在多个机构部署AI时需要考虑的法律和监管问题，包括美国食品药品监督管理局（FDA）、联邦贸易委员会（FTC）、HIPAA安全规则的潜在更新以及各州隐私法律；
- 其他关键的AI问题包括技术保障措施、事件响应监控、透明度和患者同意；
- AI在医疗保健和其他领域改善数据隐私和安全性的机会。
Cohen是Akerman LLP的合伙人，也是该事务所数字健康实践团队的负责人，他为涉及医疗保健提供者和其他医疗相关平台的交易提供建议。这包括就联邦和州隐私及数据安全事务提供法律顾问服务，确保遵守HIPAA的隐私、安全和数据泄露通知规则，以及遵守各州的数据泄露通知法律。他还就广泛的医疗监管事务提供指导，包括遵守反回扣法规（Anti-Kickback Statute）和斯塔克法（Stark Law）等反欺诈和反滥用法律。
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