Искусственный интеллект в здравоохранении с сохранением конфиденциальности: методы и области применения

Растёт интерес к внедрению результатов исследований в области искусственного интеллекта (ИИ) в клинически валидированные приложения, способные повысить эффективность, производительность и возможности медицинских услуг. Несмотря на значительный объём исследований во всём мире, лишь немногие приложения на основе ИИ успешно внедрены в клиническую практику. К основным препятствиям для широкого внедрения клинически валидированных приложений ИИ относятся отсутствие стандартизации медицинской документации, ограниченная доступность тщательно подготовленных наборов данных и строгие юридические и этические требования к защите конфиденциальности пациентов. Поэтому в эпоху ИИ необходимо разрабатывать новые методы обмена данными, обеспечивающие конфиденциальность пациентов при создании медицинских приложений на основе ИИ. В научной литературе значительное внимание уделяется разработке методов защиты конфиденциальности и преодолению проблем, препятствующих внедрению ИИ в реальную клиническую практику. В настоящем обзоре обобщены современные подходы к защите конфиденциальности в медицинских приложениях на основе ИИ. Подробно рассмотрены такие перспективные методы, как федеративное обучение и гибридные методы, а также потенциальные атаки на конфиденциальность, проблемы безопасности и направления дальнейших исследований.