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人工智能在医疗保健中的使用导致的 4 个独特数据挑战
这句话已经说得够多了，但事实证明，人工智能是医疗行业的游戏规则改变者。患者不再只是医疗链中的被动参与者，而是通过严密的人工智能患者监测系统、可穿戴设备、可视化的病情洞察等来掌控自己的健康。医生和医疗服务提供者[…]
来源:Shaip 博客这句话已经说得够多了，但事实证明，人工智能正在改变医疗保健行业。患者不再只是医疗保健链中的被动参与者，而是通过严密的人工智能患者监测系统、可穿戴设备、可视化的病情洞察等来掌控自己的健康。从医生和医疗保健提供者的角度来看，人工智能正在为机械臂、复杂的分析和诊断模块、辅助手术机器人、用于检测遗传疾病和问题的预测翼等铺平道路。
然而，随着人工智能继续影响医疗保健方面，与生成和维护数据相关的挑战也在不断增加。如您所知，人工智能模块或系统只有在经过长时间使用相关和上下文数据集进行精确训练后才能表现良好。
在博客中，我们将探讨专家和医疗保健专家在人工智能在医疗保健中的用例复杂性不断增加时面临的独特挑战。
1. 维护隐私的挑战
医疗保健是一个隐私至关重要的行业。从患者电子健康记录中的详细信息和临床试验期间收集的数据，到用于远程患者监控的可穿戴设备传输的数据，医疗保健领域的每一寸都需要最高的隐私。
电子健康记录如果涉及如此多的隐私，那么部署在医疗保健领域的新 AI 应用程序如何接受训练？在某些情况下，患者通常不知道他们的数据被用于学习和研究目的。HIPAA 提到的法规还意味着组织和医疗保健提供者可以将患者数据用于医疗保健功能并与相关企业共享数据和见解。
匿名或去识别 有用于数据去识别的 HIPAA 协议和用于重新识别的条款