医疗保健领域正迅速采用人工智能（AI），从预测诊断和临床决策支持到患者互动和运营自动化。随着这一创新的推进，一个紧迫的问题也随之而来：我们如何确保这些工具的伦理、安全和合规使用？
AI的潜力显而易见，但风险同样明显。AI可能会放大偏见，扰乱内部控制，并在没有有意图的监督下产生监管暴露。合规性和风险领导者应在问题出现之前就介入。
“我们看到医疗机构在没有充分理解影响的情况下竞相采用AI，”NAVEX高级总监兼医疗保健行业负责人Lance Mehaffey表示。“当合规性从一开始就未参与时，你并不是在管理创新——你是在管理后果。”
AI可能造成的合规盲点
AI解析数据和识别模式的能力无与伦比——但当输入有偏见或不完整的信息时，它可能会延续不平等，并在缺乏透明度的情况下做出高风险决策。常见的风险领域包括：
- 临床算法中的偏见和歧视
- 碎片化系统中的数据完整性挑战
- 过度依赖输出而缺乏人工监督
- 监管空白，司法部（DOJ）、卫生与公众服务部（HHS）和州当局正在努力追赶
未能识别和解决这些盲点的医疗机构可能会面临运营挫折以及声誉和法律后果。
治理的重要性：为什么合规性必须领先
解决方案不是避免AI——而是要治理它。AI治理正迅速成为企业合规计划的必要支柱。
- IT、法律、合规和运营之间的跨职能协作
- 评估伦理、法律和运营风险的正式AI影响评估
- 对算法性能进行持续监控和审计
“合规专业人士在技术团队和患者安全之间架起了桥梁，”Granite GRC高级顾问Clivetty Martinez博士解释道。“当你通过GRC视角操作AI监督时，你就从灭火转向了前瞻性。”
风险评估：第一道防线
特定于AI的风险评估帮助组织发现AI已经在正式或非正式使用的地方，以及是否有足够的保障措施。这些评估应考虑：
- 用例的有效性和临床合理性
- 数据来源的质量和完整性
- 隐私影响和HIPAA的一致性
- 用于持续监控和可审计性的控制
评估不是一次性活动——它是一个随着技术发展而演变的动态过程。
医疗保健领域的AI监督特定方法
与其他行业不同，医疗保健领域涉及多层次的监管义务、生死攸关的后果以及独特的复杂数据环境。任何AI治理计划都必须考虑到：
- HIPAA合规性和患者保密性
- 医疗设备和供应商风险
- 护理标准和报销协议
- 临床结果和患者公平性
“为其他行业构建的治理模型在医疗保健领域行不通，”Granite GRC主管Jeffrey B. Miller表示。“我们需要反映这一环境独特需求的风险和合规策略——这意味着从头开始定制我们的方法。”
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