例如包含更多来自高收入人群的信息的

医疗数据集可能会以有问题的方式扭曲模型决策。 复杂的人工智能模型如何做出决策往往缺乏透明度。然而，理解推理对于管理风险非常重要，尤其是在医疗保健领域，难以理解的模型逻辑可能会导致有害或不道德的治疗建议。确保可解释性和问责制是医疗保健人工智能应用程序开发的关键。 ‍ AI/ML 管道、架构和代码中出现了新的网络安全漏洞。对手希望利用这些。 围绕访问、日志记录、透明度、保留和使用的数据治理实践不足，阻碍了风险监控。 通过数据重新识别、滥用或不透明的监控，增加了不当侵犯患者隐私的可能性。 例如，人工智能分析工具可用于识别高费用患者，以限制他们的护理。在促进资源高效利用的同时，如果没有深思熟虑的监督，这种类型的应用程序就会给患者的健康带来风险。 降低风险以保护患者 为了最大限度地减少人工智能带来的患者隐私风险，医疗保健组织需要负责任的数据治理。

专门管理美国的医疗数据

隐私）和 GDPR（欧盟更广泛的数据保护法规）等监管指令应从一开始就融入人工智能应用程序开发项目中，并持续监控合规性 。 在模型开发之前，清理可识别患者信息的数据集至关重要。部署后持续进行的审核和验证可以在偏见或不公平结果等问题影响患者之前发现它们。医疗保健应用程序开发人员还应该创建人工智能道德 委内瑞拉电话号码表 监督计划，让工作人员专注于评估患者风险。 人工智能应用程序开发系统本身应该内置审核功能。通过医疗保健应用程序开发人员刻意将隐私保护和监督嵌入到人工智能工具中，即使利用这些先进技术来提供更好的护理和效率，也可以保持患者的信任。 关键是整个人工智能模型生命周期中良好的数据卫生、透明度、验证程序和道德责任。 另请阅读医疗保健行业人工智能的 5 个改变游戏规则的用例。

要点 人工智能和机器学

习引入了强大的新技术来增强医疗保健应用程序开发数据保护。如果应用得当，这些技术可以显着提高网络安全。然而，谨慎管理患者隐私风险也至关重要。 从好处来看，人工智能/机器学习应用程序开发 使医疗保健组织能够跟上不断增长的数据量和不断变化的威胁的步伐。机器学习系统可以防止攻击并捕获传统防御措施无法解决的问题。自动化 瑞士电子邮件列表 安全任务还可以提高效率。 然而，医疗保健领域的人工智能/机器学习也需要警惕偏见、透明度和滥用等因素。虽然这些风险不是技术本身固有的，但实施不当可能会产生这些风险。严格的治理和持续监控有助于避免陷阱并确保 AI/ML 安全地服务于患者利益。 找到正确的平衡是关键。 医疗保健组织应通过小型、受控的试点逐步在医疗保健网络安全中采用人工智能/机器学习。与领先的医疗应用开发公司Consagous Technologies 等经验丰富的提供商合作，可以带来管理 AI/ML 风险的成熟专业知识。