Edward Maule, Advocare, LLC’de Bilişim Kurulu Başkanı ve Bilgi Güvenliği Başkanı
Yapay zeka (AI), sağlık sektöründe önemli ilerlemeler kaydetti ve potansiyeli neredeyse sınırsız. Yapay zeka destekli sistemler, çok büyük miktarda tıbbi veriyi analiz edebilir, kalıpları tespit edebilir ve sağlık uzmanlarının daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilecek içgörüler sunabilir. Bununla birlikte, herhangi bir teknolojide olduğu gibi, sağlık hizmetlerinde, özellikle kişisel sağlık bilgilerinin (PHI) korunmasıyla ilgili olarak, yapay zekanın güçlü ve zayıf yönleri vardır.
Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Uygulamalarının Güçlü Yönleri:
- Teşhis ve tedavi:
AI uygulamaları, hasta verilerini analiz etmek ve doğru teşhisler oluşturmak için kullanılabilir ve sağlık profesyonellerinin daha etkili tedaviler sunmasına olanak tanır. AI aynı zamanda hastanın ilerlemesini izlemeye ve sonuçları tahmin etmeye yardımcı olarak sağlık uzmanlarının tedavileri buna göre ayarlamasına olanak tanır.
- Hassas Tıp:
AI, genetik belirteçlerin ve bireysel hastalara özel kişiselleştirilmiş tedavilerin belirlenmesine yardımcı olarak tedavilerin doğruluğunu ve etkililiğini artırabilir.
- Kaynak Optimizasyonu:
Yapay zeka, sağlık kuruluşlarının süreçlerdeki ve prosedürlerdeki verimsizlikleri belirleyerek kaynaklarını optimize etmelerine yardımcı olabilir ve kaynakları daha etkin ve verimli bir şekilde tahsis etmelerine olanak tanır.
- Uzaktan gözlemleme:
AI uygulamaları, hastaları uzaktan izlemek için kullanılabilir ve sağlık uzmanlarına bir hastanın durumu hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlayarak acil durumlara hızlı bir şekilde yanıt vermelerine olanak tanır.
Son olarak, AI, sağlık hizmeti sunumunda verimliliği artırma potansiyeline sahiptir. Sağlık hizmeti sunucuları, veri girişi ve idari görevler gibi rutin görevleri otomatikleştirerek hasta bakımına odaklanarak hasta memnuniyetini ve sonuçlarını iyileştirebilir.
Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Uygulamalarının Güvenlik Açıkları:
- Güvenlik:
Sağlık hizmetlerindeki AI uygulamaları, büyük miktarda kişisel sağlık bilgisine erişim gerektirir ve bu da onları siber saldırılara ve veri ihlallerine karşı savunmasız hale getirir. Bu, hassas tıbbi bilgilerin sızdırılmasına veya çalınmasına yol açarak hastaları potansiyel olarak riske atabilir.
- Ön yargı:
AI uygulamaları, eğitildikleri verilere göre önyargılı olabilir. Yapay zekayı eğitmek için kullanılan veriler önyargılıysa bu, yanlış veya haksız tavsiyelere ve tedavilere yol açabilir.
- Güven üzerinde:
Sağlık çalışanları yapay zeka uygulamalarına aşırı bağımlı hale gelebilir ve bu da eleştirel düşünme ve muhakemede azalmaya yol açabilir. Bu, yanlış teşhis ve etkisiz tedavilere yol açabilir.
- Düzenleme Eksikliği:
Şu anda, yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanımına ilişkin net düzenlemeler veya kılavuzlar bulunmamaktadır. Bu, AI uygulamalarının nasıl kullanıldığı konusunda tutarsızlıklara ve sorumluluk eksikliğine yol açabilir.
PHI ve Doktor-Hasta İlişkisi İçin Çıkarımlar:
- Mahremiyet:
AI uygulamaları, kişisel sağlık bilgilerine erişim gerektirerek hasta mahremiyetiyle ilgili endişeleri artırıyor. Hastalar, nasıl kullanılacağından veya bu bilgilere kimin erişebileceğinden emin değillerse, hassas tıbbi bilgileri paylaşmaktan çekinebilirler.
AI’nın hasta mahremiyetini ihlal etme potansiyeli hakkında bir endişe var. Yapay zeka algoritmaları genellikle hassas hasta verileri üzerinde eğitildiğinden, verilerin kimliği gizlenmiş olsa bile algoritmaların bireysel hastaları tanımlamak için kullanılma riski vardır.
- Gizlilik:
Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanılması, doktor-hasta ilişkisinin gizliliği konusunda önemli soruları gündeme getiriyor. AI’nın etkili bir şekilde çalışması için çok miktarda hasta verisi gerektirdiğinden, hastalar hassas bilgileri sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla paylaşmaktan çekinebilir. Bu, hastaların bakımlarını olumsuz yönde etkileyebilecek önemli bilgileri saklamasına yol açabilir.
Verilerin kimliği gizlenmiş olsa bile yapay zekanın bireysel hastaları tanımlamak için kullanılabilmesi riski de vardır. Bu, hasta mahremiyetinin ihlaline ve doktor-hasta ilişkisinin ihlaline yol açabilir.
Bu endişeleri gidermek için sağlık hizmeti sağlayıcıları, sağlam veri güvenliği önlemlerine sahip olduklarından emin olmalıdır. Bu, hasta verilerini korumak için şifreleme kullanmayı, hasta verilerine kimlerin erişebileceğini sınırlamak için erişim kontrolleri uygulamayı ve tüm çalışanların veri güvenliği en iyi uygulamaları konusunda eğitilmesini sağlamayı içerir.
Sağlık hizmeti sağlayıcıları, verilerinin nasıl kullanılacağı konusunda hastalara karşı da şeffaf olmalıdır. Hastalar, verilerinin nasıl toplanacağı, saklanacağı ve kullanılacağı konusunda bilgilendirilmeli ve isterlerse veri paylaşımını devre dışı bırakma fırsatına sahip olmalıdır.
Sağlık hizmeti sağlayıcıları her zaman tarafsız yapay zeka algoritmaları kullandıklarından emin olmalıdır. Bu, algoritmaları eğitmek için kullanılan verilerin çeşitli ve hasta popülasyonunu temsil etmesini sağlamayı ve önyargı için algoritmaların çıktılarını düzenli olarak izlemeyi içerir.
Çözüm
Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanılmasının, büyük miktarda hasta verisini hızlı ve doğru bir şekilde analiz etme, hasta sonuçlarını iyileştirme ve sağlık hizmeti sunumunda verimliliği artırma yeteneği dahil olmak üzere birçok gücü vardır. Bununla birlikte, hasta verilerinin güvenliği, önyargı potansiyeli ve hasta mahremiyetini ihlal etme riski gibi ele alınması gereken güvenlik açıkları da vardır. Bu endişeleri gidermek için sağlık hizmeti sağlayıcıları, sağlam veri güvenliği önlemlerine sahip olduklarından, hastalara veri kullanımı konusunda şeffaf olduklarından ve tarafsız yapay zeka algoritmaları sağladığından emin olmalıdır. Bunu yaparak, doktor-hasta ilişkisinin gizliliğini ve hasta sağlık bilgilerinin gizliliğini korurken sağlık hizmetlerinde AI’nın potansiyel faydaları gerçekleştirilebilir.
yazar hakkında
Ed, ekiplere liderlik etme, yeni teknolojiler başlatma ve karmaşık BT projelerini yönetme konusunda 10 yılı aşkın deneyime sahip bir BT Uzmanıdır. Ed, kariyeri boyunca klinik, ticari ve akademik sistemler için veri merkezi operasyonlarını, kurumsal yardım masalarını, ağları, veri depolamayı ve bulut uygulamalarını denetledi.
Ed, Advocare’de 2.500’den fazla çalışana ve 600’den fazla sağlık hizmeti sağlayıcısına hizmet veren bir Bilgi Hizmetleri Departmanına liderlik ediyor. Ekibi, tüm BT hizmetlerinin yaklaşık 200 Advocare Care Center ofisine teslim edilmesinden sorumludur. Ed’in temel girişimlerinden biri, Advocate hastalarının güvenli bir internet ve mobil uygulama aracılığıyla sağlık kayıtlarına erişmesine olanak tanıyan elektronik sağlık kaydı (EHR) platformunun uygulanmasını içeriyor.
Ed, Advocate’ten önce Jefferson Üniversite Hastanesi ve Kennedy Health’te çeşitli BT görevlerinde bulundu. Ed, Saint Joseph’s Üniversitesi’nden, Üniversitenin Liderlik Geliştirme Programı sertifikası da dahil olmak üzere İşletme Yüksek Lisans derecesine sahiptir. Ayrıca Thomas Edison Eyalet Üniversitesi’nden Bilgi Teknolojisi alanında lisans derecesine sahiptir. Proje Yönetimi Uzmanı sertifikasına sahiptir ve Sertifikalı Bilgi Sistemleri Güvenlik Uzmanıdır.
Ed’e LinkedIn’den ve Advocare, LLC web sitesinden ulaşabilirsiniz.