医疗组织收集并管理大量敏感的患者信息，包括个人详细信息、病史、医学影像和基因数据。人工智能（AI）系统，尤其是机器学习模型，利用这些海量数据来学习模式、帮助诊断患者并定制治疗方案。然而，对如此多数字数据的需求也带来了隐私和安全风险。
一个主要的担忧在于患者数据的存储和传输方式。大多数AI工作依赖云服务器或称为GPU的特殊计算单元，这增加了数据易受攻击的节点。近年来，医疗领域的数据泄露事件频发且后果严重。例如，2022年底，印度一家大型医疗机构遭遇网络攻击，影响超过3000万名患者和员工，凸显了这一全球性威胁的规模。
在美国，严格的联邦法律如《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）保护患者信息。HIPAA要求医疗组织制定规则以保护电子健康信息（ePHI）的隐私、准确性和访问权限。违反这些规定可能导致巨额罚款，并失去患者的信任。
在为AI保护医疗数据的过程中，一个突出问题被称为“重新识别”问题。研究表明，即使数据经过清洗去除姓名或社会保障号码，智能程序仍能将数据匹配到真实个人。例如，2018年的一项研究发现，在某些健康数据集中，AI能够重新识别超过85%的成年人和近70%的儿童。这意味着仅删除姓名并不总能确保数据隐私，尤其是在数据共享的情况下。
监管框架与合规要求
美国的医疗管理员和IT经理需要了解管理AI的相关法规。HIPAA是关于数据隐私和安全的主要法律，要求医疗组织采用加密、访问控制、审计日志和员工隐私培训等保护措施。组织还必须通过法律协议确保业务合作伙伴（如AI供应商）遵守HIPAA规定。
除HIPAA外，其他法规也同样适用。FDA监管被称为“软件即医疗器械”（SaMD）的AI工具，确保其安全有效。这种监督对于不断学习和变化的AI系统尤为重要，因为它们更难监管。
还有呼吁AI系统透明化和可解释性的声音。许多AI工具像“黑箱”一样运作，就连创建者也不完全理解其决策过程。这使得检查AI结果或向医生和患者解释变得困难。鼓励医疗组织使用展示其运作原理的AI，有助于建立信任。
诸如偏见之类的伦理问题同样重要。如果AI训练数据不平衡，它可能对某些人群提供较差的建议。医疗服务提供者应检查偏见并使用多样化数据来避免这一问题。
AI使用中的数据隐私风险：技术与伦理影响
随着AI使用的增长，隐私风险超越了单纯遵守法律的范畴。患者应对其数据拥有控制权并决定如何使用，这是关键的伦理点。但许多AI程序收集和使用大量数据，有时混淆同意规则，特别是在涉及私营公司时。
美国的调查显示，人们对与科技公司分享健康数据持犹豫态度。2018年的调查发现，只有11%的成年人愿意与科技公司分享数据，而72%的人愿意与医生分享。此外，只有31%的人信任科技公司保护他们的健康数据。这种信任差距是医疗组织在与AI供应商合作或使用AI工具时必须考虑的因素。
在AI健康研究中，尚无统一的数据加密和共享规则。例如，伦敦皇家自由NHS信托基金与DeepMind（谷歌旗下公司）的合作中，患者数据在未经明确同意的情况下被转移并跨越国界，引发了法律和隐私问题。类似的问题可能在美国发生，若数据共享未得到适当控制和监管。
提高AI医疗数据保护的技术与实践
医疗组织可以使用多种工具和方法来降低AI带来的隐私和安全风险：
- 联邦学习：允许AI模型从多个组织的数据中学习，而无需共享原始数据本身。只有模型更新会被发送到中央位置，从而更好地保护患者数据。
- 差分隐私：在数据中添加少量“噪声”，隐藏个体细节，但仍允许AI训练得出有用的结果。
- 加密技术：如安全多方计算和同态加密等方法允许AI在加密数据上操作而不查看实际信息，保护患者隐私。
- 强访问控制与监控：仅授权人员可访问患者数据。定期的安全检查有助于及早发现漏洞。
- 供应商管理：由于许多AI工具依赖外部公司，医疗组织必须仔细选择供应商，签订法律安全协议，并持续监督以确保其遵守如HIPAA等法律。
- 员工培训：教育员工有关数据隐私、安全性和伦理AI使用的知识，有助于防止可能导致患者数据暴露的错误。
AI与前台工作流程自动化：平衡效率与隐私
美国的医疗组织正在使用AI来自动处理前台工作，如预约安排、索赔处理、账单管理和接听电话。例如，一些公司使用AI驱动的电话系统来接听电话、管理日程安排并帮助患者。这减少了员工的工作负担，使他们能够专注于更复杂的任务。
尽管这些AI工具提高了效率并为患者提供全天候的帮助，但它们也处理敏感数据如个人信息和健康信息。因此，这些自动化系统必须遵循HIPAA关于安全的规定。
此外，AI自动化应与现有的电子健康记录（EHR）系统无缝协作，而不降低数据保护水平。这些系统需清晰记录患者数据的使用和存储方式。
清楚告知患者AI如何使用其信息并保护其免受未经授权的访问非常重要。患者还应有权选择与人类而非AI对话。
解决AI实施中的偏见、透明度与以患者为中心的方法
AI可以通过分析数据中的健康模式并建议治疗方案来提供个性化患者护理。但如果AI因数据不均衡而存在偏见，它可能会对某些人群给出错误建议。
医疗管理者必须从多个群体中收集数据并定期检查AI是否存在偏见。公开AI的用途、能力与局限性，以及如何保护患者隐私至关重要。
通过明确的同意过程赋予患者控制权，解释AI在诊断、治疗和数据使用中的作用。他们必须了解其中的利弊，并有权拒绝或要求删除其数据（在可能的情况下）。
网络安全框架与行业计划的作用
在美国，像HHS 405(d)倡议这样的计划帮助提高医疗领域的网络安全。它们创建遵循最佳行业实践的工具和指南，以应对新兴的网络威胁。405(d)计划与政府机构和行业团体合作，协调努力。这有助于医疗组织防范数据泄露、勒索软件和其他影响传统健康IT和AI系统的网络攻击。
使用AI的医疗组织建议使用如《医疗行业网络安全实践》（HICP）等资源来加强安全防护。做好应对网络威胁的准备降低了数据被盗的风险，这对使用AI工具尤为重要。
结束语
美国的医疗实践管理员、所有者和IT经理必须在利用AI改善医疗的同时保护患者数据之间找到平衡。遵循HIPAA规定、使用先进的隐私工具、对患者诚实以及具备强大的网络安全都至关重要。
安全使用AI需要全面的方法。这意味着不仅要遵守法律，还要考虑伦理、使用良好技术并进行充分的员工培训。这样，医疗组织可以在提升护理质量的同时保持患者信息的私密性。
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