人工智能正在迅速改变医疗保健行业。医院、医生团体、保险公司和医疗技术供应商越来越多地将人工智能工具整合到临床工作流程和行政流程中。这是有充分理由的。AI提供了提高效率和改善患者预后的强大机会，包括从诊断支持、预测分析到自动化文档和虚拟助手等方方面面。
与此同时，AI在医疗保健中的使用带来了重大的法律风险，尤其是在患者保密方面。随着医疗保健组织采用这些工具，保护敏感的健康信息必须始终是核心考虑因素。
医疗保健实体已经处于任何行业中最严格的隐私框架之一内。《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）以及众多州隐私法对受保护健康信息（PHI）的使用、存储和共享施加了严格的要求。当AI系统被引入环境时，风险格局发生了变化，许多组织才刚刚开始理解这种变化。
人工智能在医疗运营中的应用方式
AI技术现已嵌入医疗交付的许多方面。常见应用包括：
- AI辅助医学影像和诊断
- 临床决策支持工具
- 用于患者预后和再入院风险的预测分析
- 自动医疗编码和计费系统
- AI驱动的转录和文档工具
- 面向患者的聊天机器人和虚拟助手
虽然这些工具可以提高效率并支持更好的临床决策，但它们通常需要访问大量患者数据才能有效运行。在许多情况下，这些数据包括PHI。
挑战在于医疗保健组织采用AI平台（尤其是生成式AI工具）时，没有充分评估患者信息可能被如何处理、存储或传输。
保密风险在哪些方面出现
与AI相关的保密风险可能以多种方式出现。
无意数据泄露
一些AI平台会存储用户输入以改进其底层模型。如果医疗保健提供者将可识别的患者信息输入此类系统，这些数据可能会被保留在组织安全环境之外。在某些情况下，该信息可能被纳入未来的输出或由第三方访问。
第三方供应商暴露
许多AI解决方案通过第三方供应商提供。当这些供应商可以访问PHI时，它们可能符合HIPAA下的“业务伙伴”资格，这要求正式的业务伙伴协议（BAA）并严格遵守隐私和安全标准。
数据聚合与重识别
AI系统通常依赖结合多个来源信息的大型数据集。即使患者信息已被去标识化，仍有可能通过复杂的数据分析技术重新识别个人。
内部无监管使用
另一个新兴风险涉及内部对AI工具的试验。医疗保健专业人员可能开始使用生成式AI系统来总结临床笔记草稿或协助行政任务。
监管审查日益加强
监管机构开始高度关注AI与医疗隐私相关的问题。
美国卫生与公众服务部（HHS）已开始研究现有HIPAA规则如何适用于新兴AI技术。与此同时，联邦贸易委员会（FTC）已表示将针对滥用或未充分保护健康相关数据的公司采取执法行动。
此外，许多州正在扩大包括健康相关信息的消费者数据隐私法。这些不断演变的监管结构可能对使用AI工具的医疗保健实体施加额外义务。
医疗保健组织的实际步骤
医疗保健组织可以采取几个步骤来减少保密风险，同时仍从AI创新中受益。
建立明确的AI治理政策
组织应制定内部政策，规定何时以及如何使用AI工具。这些政策应涉及员工是否可以使用生成式AI系统、可输入哪些类型的信息以及必须遵循的审批流程。清晰的指导方针可以防止善意的员工无意中暴露患者信息。
进行供应商尽职调查
在实施AI解决方案之前，组织应彻底评估供应商的数据安全实践。重要问题包括：
- 患者数据如何存储和加密？
- 供应商是否会保留或使用数据来训练其AI模型？
- 供应商是否需要访问PHI？
- 供应商是否愿意签署符合HIPAA的业务伙伴协议？
强大的供应商审查流程对于降低第三方风险至关重要。
限制数据暴露
只要有可能，组织应尽量减少与AI系统共享的PHI量。在某些情况下，数据可以在用于AI驱动分析之前进行去标识化或匿名化。
培训员工负责任使用人工智能
教育是风险管理的另一个关键组成部分。医疗保健专业人员应了解将患者信息输入消费级AI工具可能违反隐私义务。
为负责任的人工智能采用做好准备至关重要
人工智能无疑将在医疗保健的未来中扮演越来越重要的角色。该技术具有巨大潜力，可以增强诊断、提高运营效率、简化临床工作流程并支持更好的患者护理。但创新的快速步伐不应超过对患者隐私的仔细考虑。
以深思熟虑的治理和明确的隐私保障来采用AI的医疗保健组织将能够更好地利用AI的好处，同时保护行业最重要的义务之一——维护患者信息的机密性。
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