Исследование: 12,4% будущих врачей уже передавали данные пациентов нейросетям

Исследователи Ярославского государственного медицинского университета изучили риски передачи медицинских данных системам искусственного интеллекта и отношение будущих врачей к вопросам конфиденциальности. Результаты опубликованы в журнале «Пациентоориентированная медицина и фармация».

Авторы исследования Сергей Костров и Максим Потапов обращают внимание на то, что удаление из медицинских документов фамилии, имени, даты рождения и других прямых идентификаторов не обеспечивает полной анонимности пациента. Современные ИИ-модели способны восстанавливать личность по совокупности косвенных признаков, содержащихся в клинических записях.

В рамках исследования был проведён анонимный опрос 1 283 студентов медицинского университета и ординаторов.

Как будущие врачи обращаются с данными пациентов

Согласно результатам опроса:

• 61,5% считают допустимым ввод клинического текста без ФИО пациента в облачные ИИ-сервисы;

• 42,5% готовы загрузить реальный медицинский снимок пациента в ИИ;

• 12,4% уже передавали данные реальных пациентов в ИИ-сервисы, в том числе 1,2% — в виде, позволяющем идентифицировать пациента;

• 55,1% не знают, какие правила использования ИИ действуют в их организации.

При этом осведомлённость о рисках не всегда влияет на поведение. Среди респондентов, уже загружавших данные пациентов, 22% признают подобные действия недопустимыми.

Доля участников, имеющих опыт передачи реальных медицинских данных в ИИ, увеличивается с 7,5% на младших курсах до 21% на старших.

Почему обычного обезличивания недостаточно

В статье исследователи разграничивают деидентификацию — удаление прямых идентификаторов — и анонимизацию, при которой восстановление личности человека становится невозможным разумными средствами.

Даже после удаления ФИО в медицинском документе могут сохраняться сведения о возрасте, диагнозе, месте проживания, редких заболеваниях и других обстоятельствах, позволяющих повторно идентифицировать пациента.

По мнению авторов, безопасная обработка медицинской информации требует не только качественных инструментов обезличивания, но и оценки остаточного риска повторной идентификации.

Защита медицинских данных при работе с ИИ

Исследователи рекомендуют медицинским организациям запретить передачу данных пациентов в общедоступные облачные ИИ-сервисы, включая документы с удалёнными прямыми идентификаторами. Для клинических задач предлагается использовать защищённые локальные решения, а также внедрять внутренние правила обработки информации.

Одним из технологических инструментов предварительной защиты медицинских документов является Mislab ANX — сервис для автоматизированного обнаружения и маскирования персональных данных. ANX обрабатывает текстовые документы и сканы, скрывает персональные сведения в PDF или заменяет их специальными маркерами перед дальнейшей обработкой с использованием ИИ.

Для медицинских организаций Mislab также предлагает локальные решения Mislab Box S и Box X, позволяющие выполнять обезличивание и другие операции с медицинскими документами во внутренней сети клиники, без передачи исходных файлов в публичные облачные сервисы.

Использование подобных инструментов позволяет снизить риски раскрытия персональных сведений, однако не отменяет необходимости оценки качества обезличивания, соблюдения законодательства и контроля за передачей медицинской информации.

Авторы исследования подчёркивают, что защита данных пациентов должна обеспечиваться на уровне всей медицинской организации и включать технические средства, внутренние регламенты и обучение сотрудников вопросам информационной безопасности.