如何解决人工智能医疗数据隐私问题

解决人工智能医疗数据隐私问题的方法

1.联邦学习

联邦学习是一种有效的解决“数据孤岛”问题的技术途径，它允许在保持数据本地化的同时进行模型的训练。在联邦学习中，数据不动：联邦学习模型相关信息能够以加密方式在各方之间进行传输和交换，并保证任何参与方不能推测出其他方的原始数据。性能无损：联邦学习模型性能能够充分逼近理想模型（数据集中训练）的性能。这种方法已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和推荐系统中。

2.差分隐私

差分隐私是一种系统，用于通过描述语料库中的组的模式同时保留有关个人的数据来公开共享有关数据集的信息。这种技术可以在保护隐私的同时，利用大数据进行机器学习。

3.同态加密

同态加密是一种允许在加密状态下进行计算的加密技术。这种技术可以在保护数据隐私的同时，进行大数据分析。

4.区块链技术

区块链技术可以被用来创建一个安全、透明的数据库，其中包含了医疗数据等敏感信息。这种技术可以防止数据被泄露或滥用。例如，绿洲实验室将患者的个人数据存储在一个合作设计的安全芯片上，并保存在云端。该系统会在接收到数据访问请求时，触发基于区块链的软件上的智能合约系统，智能合约不仅会记录数据的使用方式，还能检查机器学习计算是否被正确执行。

5.立法约束

立法约束也是一种有效的保护隐私和个人信息安全的方法。例如，GDPR要求经营者告知并获得客户同意才可记录用户搜索等记录，且不能使用模糊、冗长的语言政策来获取用户数据使用许可等。并且，GDPR对违法企业的惩处力度也是空前的。

6.保护患者数据隐私

在使用医疗数据时，应该尊重患者的数据隐私权。例如，患者在医院的病历能否给医疗行业分享仍然存在争议。在国内，患者去医院的病案科可以拿病历，但是获取的只有客观的一部分：化验结果、影像片、诊断书、处方、医嘱、收费明细单；但是医生主观部分没有办法拿到，比如医生讨论患者病情、查房记录、护理记录等数据没办法获取。因此，凡是仅更关于患者的隐私，不涉及医院隐私的部分，是不是可以在征得患者同意的情况下，在不脱离医院、安全的环境下分享，让患者数据发挥很大作用。