aktuelle Studie<\/a> unter der Leitung von Forschern des MIT warnt vor dem Potenzial der KI, die Privatsph\u00e4re von Patienten zu untergraben. Die Studie konzentriert sich auf KI-Modelle, die als \u201cBasismodelle\u201d bekannt sind und aus gro\u00dfen Datens\u00e4tzen lernen, um Vorhersagen zu treffen. Sie zeigt, dass sich diese Modelle manchmal einzelne Patientendaten \u201cmerken\u201d, anstatt sie \u00fcber viele Datens\u00e4tze hinweg zu verallgemeinern. Die Folgen sind alarmierend - wenn ein KI-Modell sensible Patientendaten reproduziert, k\u00f6nnte es deren Privatsph\u00e4re verletzen.<\/p>\nLeiterin der Studie war die Postdoktorandin Sana Tonekaboni, die zusammen mit der MIT-Assistenzprofessorin Marzyeh Ghassemi Tests entwickelte, um festzustellen, wie viele Informationen ein Angreifer ben\u00f6tigt, um sensible Daten aus einem Modell zu extrahieren, und wie sch\u00e4dlich ein solches Leck sein k\u00f6nnte.<\/p>\n
Die wachsende Gefahr von Datenschutzverletzungen<\/h5>\n
Mit der Umstellung der Gesundheitsakten auf digitale Systeme hat die Zahl der Datenschutzverletzungen erheblich zugenommen. Allein in den letzten zwei Jahren gab es 747 Datenschutzverletzungen, die jeweils mehr als 500 Personen betrafen und in erster Linie auf IT-Pannen oder Hackerangriffe zur\u00fcckzuf\u00fchren waren. Dieser Trend verdeutlicht die aufkommenden Gefahren, die von KI-bedingten Datenlecks ausgehen, insbesondere f\u00fcr Patienten mit seltenen oder einzigartigen Erkrankungen. Selbst wenn die Daten de-identifiziert werden, sind diese Personen immer noch gef\u00e4hrdet, da die durchgesickerten Informationen sie potenziell identifizieren k\u00f6nnten.<\/p>\n
Bei ihren Untersuchungen stellte das Team fest, dass undichte Stellen sehr unterschiedliche Auswirkungen haben k\u00f6nnen. Wenn das Alter eines Patienten oder allgemeine demografische Daten preisgegeben werden, ist das vielleicht kein gro\u00dfes Problem. Wenn jedoch sensiblere Informationen - wie eine HIV-Diagnose oder eine Vorgeschichte von Drogenmissbrauch - offengelegt werden, k\u00f6nnte dies schwerwiegende Folgen haben. Die Tests der Forscher zielen darauf ab, zwischen gutartigen und sch\u00e4dlichen Datenlecks zu unterscheiden und die Wahrscheinlichkeit verschiedener Arten von Angriffen in der realen Welt zu bewerten.<\/p>\n
Wie l\u00e4sst sich die Gesundheits-KI sch\u00fctzen?<\/h5>\n
Das Forschungsteam hofft, in Zukunft Erkenntnisse von Klinikern, Datenschutzbeauftragten und Rechtsexperten einbeziehen zu k\u00f6nnen, um seine Studie zu erweitern. Ihr Ziel ist es, einen soliden Rahmen f\u00fcr die Bewertung und das Management von Datenschutzrisiken zu formulieren, bevor diese Basismodelle in klinische Umgebungen integriert werden. Au\u00dferdem wollen sie uns vor Augen f\u00fchren, warum die Wahrung der Privatsph\u00e4re im Gesundheitswesen so wichtig ist. Wie Tonekaboni es ausdr\u00fcckte: \u201cEs gibt einen Grund, warum unsere Gesundheitsdaten privat sind... Es gibt keinen Grund, warum andere davon wissen sollten.\u201d<\/p>\n
Die Forschung wurde von mehreren Organisationen unterst\u00fctzt, darunter das Eric und Wendy Schmidt Center am Broad Institute des MIT und Harvard, das Wallenberg AI Program, die Knut und Alice Wallenberg Stiftung, die U.S. National Science Foundation und andere.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
The foundation of patient privacy traces back to the Hippocratic Oath, an ancient text defining medical ethics. This Oath emphasizes the importance of physicians keeping their patients’ affairs private, illustrating how critical confidentiality has been to the healthcare profession for more than two millennia. In today’s digitally driven world where personal information is tracked and commodified, medicine remains a vital sphere where privacy is still intrinsic. Indeed, patients need to feel secure when divulging delicate information to their doctors. This trust is a prerequisite for accurate diagnoses and effective treatments. Nonetheless, even this domain is not impervious to technologies that […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":7717,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[47],"tags":[],"class_list":["post-7716","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7716","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7716"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7716\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7717"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7716"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7716"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7716"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}