Umjetna inteligencija sve snažnije ulazi u medicinu i mijenja način na koji se postavljaju dijagnoze i liječe pacijenti. Iako donosi brojne prednosti – brže preglede, preciznije analize i personaliziranu terapiju – mnoge brine sigurnost osobnih medicinskih podataka.

U nastavku saznajte koje su koristi umjetne inteligencije u zdravstvu, koji su potencijalni rizici te kako možete zaštititi svoje digitalne zdravstvene informacije.

Prednosti umjetne inteligencije u zdravstvu

Ako vam je zdravstveni sustav ponekad zbunjujuć, spor ili kompliciran, umjetna inteligencija mogla bi značajno unaprijediti vaše iskustvo. Pomaže pojednostaviti procese i poboljšati učinkovitost rada.

Preciznija dijagnostika

AI sustavi mogu analizirati medicinske snimke poput rendgenskih snimaka i CT-a te uočiti znakove bolesti koje ljudsko oko ponekad može previdjeti.

Istraživanja pokazuju da je umjetna inteligencija jednako učinkovita – a u nekim slučajevima i učinkovitija – od stručnjaka u otkrivanju upale pluća, raka kože i srčanih bolesti.

Personalizirani pristup liječenju

Umjesto pristupa “jedna terapija za sve”, AI može analizirati vašu genetiku, medicinsku povijest, terapiju, alergije i laboratorijske nalaze kako bi predvidjela koji će tretman biti najučinkovitiji baš za vas.

Primjerice, kod kroničnih bolesti poput dijabetesa, umjetna inteligencija može pratiti razinu glukoze i vaše svakodnevne navike te pomoći liječnicima u izradi individualiziranog plana liječenja.

Manje administracije, više vremena za pacijente

AI može preuzeti dugotrajne administrativne zadatke, poput sastavljanja dopisa pacijentima ili pretvaranja liječničkog govora u medicinske bilješke.

Rizici – što je s vašim podacima?

Unatoč jasnim prednostima, mnogi se pitaju – koriste li se vaši podaci za treniranje AI modela i koliko su sigurni?

Da bi umjetna inteligencija naučila prepoznati tumor ili predvidjeti srčani udar, analizira milijune medicinskih zapisa. No, postoji li mogućnost da se iz takvih podataka otkrije vaš identitet?

Rizik ponovne identifikacije

Bolnice prije dijeljenja podataka uklanjaju osobne informacije poput imena i OIB-a, u postupku koji se naziva anonimizacija. Međutim, to ponekad nije dovoljno.

Tzv. “linkage napadi” omogućuju hakerima povezivanje anonimnih medicinskih podataka s javno dostupnim informacijama (poput društvenih mreža ili javnih registara), čime je moguće identificirati osobu.

Uz ograničen broj podataka moguće je ponovno identificirati velik dio pojedinaca iz “anonimnih” baza.

Zakonske sive zone

Vjerojatno ste čuli za HIPAA zakon u SAD-u koji štiti medicinsku dokumentaciju u zdravstvenim ustanovama. Međutim, takva zaštita često se ne odnosi na komercijalne zdravstvene aplikacije i nosive uređaje.

To znači da bolnica mora štititi vaše podatke, ali privatna tvrtka čiju aplikaciju koristite možda ih može – legalno – prodavati trećim stranama u marketinške svrhe.

Kako tehnologija štiti vaše zdravstvene podatke?

Zbog navedenih rizika, stručnjaci su razvili napredne metode koje omogućuju treniranje umjetne inteligencije bez izlaganja vaših podataka.

Federativno učenje

Umjesto da se svi podaci prikupljaju na jednom mjestu (što može postati meta hakera), kod federativnog učenja AI “dolazi” do bolničkog servera, uči iz podataka, a zatim odlazi bez da kopira osjetljive informacije.

Iz sustava izlaze samo matematički obrasci koje je model naučio – ne i vaši osobni podaci. Vaša dokumentacija ostaje na sigurnom, unutar bolničkog sustava.

Diferencijalna privatnost

Ova metoda podrazumijeva dodavanje “šuma” – nasumičnih informacija – u bazu podataka. Time se zadržavaju opći obrasci potrebni za treniranje umjetne inteligencije, ali se skrivaju detalji pojedinaca.

Matematički gledano, gotovo je nemoguće utvrditi je li vaš konkretni medicinski zapis korišten u treniranju modela.

Etika umjetne inteligencije i uloga velikih tehnoloških tvrtki

Kako tehnološke kompanije sve više ulaze u zdravstveni sektor, raste i potreba za etičkim standardima.

Neke tvrtke razvijaju posebne zdravstvene AI alate koji odvajaju zdravstvene podatke od općih korisničkih podataka kako bi spriječile njihovu zloupotrebu u javnim modelima treniranja. Koristi se i napredna enkripcija kako bi pristup podacima imali samo ovlašteni korisnici.

No, etika uključuje i pitanje pravednosti. Ako je AI sustav treniran uglavnom na podacima jedne skupine (primjerice mlađih muškaraca bijele rase), može biti manje precizan kod starijih osoba ili ljudi drugačijeg podrijetla.

Ova pojava, poznata kao algoritamska pristranost, pokazuje koliko je važno koristiti raznolike podatke kako bi svi imali jednaku korist od tehnologije.

Kako možete zaštititi svoje medicinske podatke?

I vi možete poduzeti konkretne korake za zaštitu svoje privatnosti:

• provjerite kome dajete podatke – prije preuzimanja zdravstvene aplikacije provjerite je li povezana s bolnicom ili osiguravajućom kućom; ako nije, pažljivo pročitajte pravila privatnosti i provjerite prodaje li tvrtka podatke trećim stranama
• koristite postavke privatnosti – ako koristite AI alate za zdravstvena pitanja, provjerite postoji li opcija isključivanja korištenja vaših razgovora za treniranje modela
• postavljajte pitanja – ako vas brine kako se vaši podaci koriste u zdravstvenoj ustanovi, pitajte koriste li tehnologije poput federativnog učenja ili diferencijalne privatnosti
• uključite dodatnu zaštitu – aktivirajte višefaktorsku autentifikaciju na svim računima koji sadrže zdravstvene podatke kako biste dodali dodatni sloj sigurnosti.

Pročitajte i ove članke:

• Upotreba ChatGPT-a u dijagnozi bolesti: Trebamo li svoj život i zdravlje dati u ruke umjetne inteligencije? Evo što o tome kaže liječnik
• Ovaj alat može predvidjeti više od 100 bolesti – iz samo jedne noći sna!
• Ne oslanjajte se na AI za informacije o lijekovima!

• sigurnost medicinskih podataka
• umjetna inteligencija
• Umjetna inteligencija i medicinski podaci

Učitaj više izvora