Інтеграція штучного інтелекту в системи захисту персональних даних у сфері охорони здоров'я

Abstract

Інтеграція штучного інтелекту (ШІ) у системи захисту даних у сфері охорони здоров'я має значний потенціал для підвищення рівня безпеки та конфіденційності медичної інформації. У статті розглядаються основні технології ШІ, які можуть бути застосовані для виявлення аномалій, управління доступом та аналізу поведінкових патернів. Технології штучного інтелекту, такі як машинне навчання та глибинне навчання, уже використовуються для виявлення аномалій у поведінці користувачів, аналізу великих обсягів даних та прогнозування потенційних ризиків. Зокрема, застосування алгоритмів машинного навчання допомагає у виявленні несанкціонованого доступу до медичних даних, а також робить можливим відстеження у реальному часі підозрілої активності. Використання технології розпізнавання природної мови (NLP) в автоматизованих розмовних агентах (чат-ботах) для спостереження за пацієнтами після фізичного втручання, а також для автоматизованої ідентифікації та класифікації втручання у сфері соціальної роботи (СР), продемонструвала гарні результати на практиці. ШІ майбутній надійний помічник людства в різних сферах життя. Система захисту даних у сфері охорони здоров’я не є виключенням. Попри нинішню ситуацію та явну недовіру до нововведень в суспільстві, штучний інтелект вже сьогодні ефективно виконує прості завдання. Наприклад, він може виявити присутність сторонніх тіл або патологій на основі рентгенівських знімків, а також визначити наявність ракових клітин у тілі людини. Для цієї статті авторами проаналізовано сучасні дослідження сфері інтеграції ШІ, виявлено основні законодавчі проблеми та перспективи використання ШІ для захисту персональних даних. Метою дослідження статті є оцінка ефективності наявних законодавчих механізмів інтеграції ШІ у системи захисту даних та обґрунтування їх використання для підвищення рівня безпеки медичної інформації. Результати показують, що застосування технологій ШІ може значно знизити ризики кіберзагроз та забезпечити більш надійне управління доступом до конфіденційних даних. Подальші дослідження у цьому напрямі мають зосередитися на розробці конкретних методів та підходів для інтеграції ШІ у різні аспекти захисту даних, з урахуванням законодавчих вимог.

The integration of artificial intelligence (AI) into healthcare data protection systems has significant potential to improve the security and confidentiality of medical information. This article discusses the main AI technologies that can be used for anomaly detection, access control, and behavioral pattern analysis. Artificial intelligence technologies, such as machine learning and deep learning, have great potential for detecting anomalies in user behavior, analyzing large amounts of data, and predicting potential threats. In particular, the use of machine learning algorithms can help detect unauthorized access to medical data and monitor suspicious activity in real time. The use of natural language recognition (NLP) technology in automated conversational agents (chatbots) to monitor patients after physical interventions, as well as for automated identification and classification of social work (SW) interventions documented in electronic medical records, has demonstrated good results. AI is a future assistant to humanity in various spheres of life. The healthcare data protection system is no exception. Despite the current situation in society, artificial intelligence is already effectively performing simple tasks. Artificial intelligence is being actively integrated into various spheres of life, including healthcare. For example, it can detect the presence of foreign bodies or pathologies based on X-rays, as well as determine the presence of cancer cells in the human body. The article analyzes current research in this area, identifies the main legislative issues and prospects for using AI for data protection. The purpose of the study is to assess the effectiveness of legislative mechanisms for integrating AI into data protection systems and to justify their use to improve the security of medical information. The results show that the use of AI technologies can significantly reduce the risks of cyber threats and provide more reliable management of access to confidential data. Further research in this area should focus on the development of specific methods and approaches for integrating AI into various aspects of data protection, taking into account legal requirements.