人工智能技术在医疗隐私保护中的创新应用

人工智能技术在医疗隐私保护中的创新应用

一、医学人工智能应用中的隐私保护问题

医学人工智能应用是以海量的医学数据为基础的，包括基因数据、就诊病历、住院病历、疾病影像等。这些数据的深度挖掘与分析涉及了个人信息的采集、治理、应用等一系列问题，对海量数据的不断挖掘与分析就会带来个人隐私泄露的风险。在医学数据采集阶段，一般医学数据的采集方式是基于医院HIS信息系统和接口导出，患者就医时，很多个人隐私信息，包括姓名、住址、身份证号、健康情况等都在就医过程中被记录到医院的信息系统中。而医院工作者所做的工作也只是记录患者信息，并不会对这些包含了大量疾病、用药、付费等敏感信息的数据进行保护，这大大增加了隐私数据的泄露的可能。

二、人工智能技术在医疗隐私保护中的应用

为了解决隐私保护问题，研究团队开发了一种新的机器学习方法，旨在解决医学研究中的隐私保护问题。这一方法利用了一系列专注于保护隐私的算法，旨在在不损害个人隐私的情况下加快基因组数据的发现，从而为医学研究和治疗提供更多可能性。传统的隐私保护方法包括对数据进行加密，然而，这需要对数据进行解密以进行训练，带来了大量的计算开销。另一种方法是将数据分成更小的数据包，并使用一组本地训练算法在每个数据包上单独训练模型，这种方法称为本地训练或联合学习。然而，这种方法仍然有可能将私人信息泄露到训练模型中。还有一种称为差异隐私的方法可用于以保证隐私的方式分解数据，但这会产生“嘈杂”的模型，限制了其在基于基因的精确研究中的实用性。

阿卜杜拉国王科技大学的研究团队的新方法，即PPMLOmics，引入了去中心化的洗牌算法，以解决隐私保护中的安全问题。该方法通过在保持同等隐私保护水平的同时获得更好的模型性能，实现了更好的权衡。这一方法不仅能够比其他方法更高效地生成优化模型，而且还被证明能够抵御最先进的网络攻击。

此外，还有一些其他的创新应用。例如，利用增强分析识别人类语言中的敏感信息，包括但不限于患者姓名、社保号码和邮政编码等。这些AI语言模型已经渗透到公共领域的各个角落，并受到公开文档的规模化训练。为了提高模型性能，用户可以分享对样本结果的反馈，帮助系统了解该如何处理这些置信度较低的分析内容。

三、人工智能技术在医疗隐私保护中的未来发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，医疗领域的隐私保护也将得到更好的保障。未来的医疗人工智能系统将更加注重数据的安全性和隐私保护。例如，数据仍留在现场，项目负责人、TUM医学信息学、统计学和流行病学研究所的第一作者乔治·凯西斯说。我们的模型在各医院使用本地数据进行了培训，然后返回给我们。因此，数据所有者不必共享数据并保持完全控制。

同时，科学家们相信，他们的技术，通过保护病人的私人领域，可以为数字医学的进步作出重要贡献。为了培养良好的人工智能算法，我们需要良好的数据，凯西斯说。我们只能通过适当保护患者隐私来获取这些数据，Rueckert补充道。

总的来说，人工智能技术在医疗隐私保护中的创新应用为医学研究和治疗提供了新的可能性，同时也为保护个人隐私提供了有效的手段。随着技术的不断进步，我们期待看到更多创新的应用出现在医疗领域。