ChatGPT的流行再次引发了公众对人工智能（AI）的强烈兴趣。然而，在AI展现无限潜力的同时，也伴随着诸多潜在问题。
随着ChatGPT这一自然语言聊天模型的公开发布，AI技术再次掀起热潮。该模型直观的操作界面让公众能够直接体验AI的潜力，激发了从兴奋到忧虑的多元情绪反应。
实际上，多年来AI已在多个行业取得显著进展，医疗领域也不例外。
将AI引入医疗系统的优势主要体现在以下几个方面：
- 诊断速度与精准度提升
AI算法可快速处理海量数据，协助医疗从业者进行疾病诊断。例如，AI可通过分析X光片和MRI扫描图像，识别人工可能遗漏的异常模式，从而实现更早更准确的诊断，改善患者治疗结果。
- 实时监测与预警功能
AI可实时监控患者生命体征（如心率、血压），在数据突变时立即预警。这种能力有助于医护人员快速应对突发状况，预防严重健康问题的发生。
- 慢性病管理优化
通过长期追踪患者健康数据，AI可提供个性化生活方式建议和治疗方案，帮助控制慢性病。这种管理方式不仅能提升患者生活质量，还能降低医疗成本。
- 医疗资源可及性扩展
AI赋能的远程医疗服务可覆盖偏远地区患者。例如，基于AI的虚拟诊疗系统能提供远程诊断，减少患者出行需求，尤其惠及医疗资源匮乏区域。
然而，AI的应用也伴随着安全与隐私风险：
- 数据泄露威胁
医疗机构在创建、存储和传输大量敏感患者数据的过程中，可能成为网络犯罪者的攻击目标。AI数据处理链中的任何漏洞都可能成为攻击入口。
- 新型隐私攻击模式
包括成员推理攻击（推断特定个体是否参与训练数据）、数据重建攻击（反向推导原始数据）和属性推断攻击（提取训练数据特征）等，这些攻击可能暴露患者身份信息。
- 算法完整性挑战
如数据投毒攻击（篡改训练数据影响模型输出）、模型提取攻击（逆向推导AI算法构建竞争模型）等，威胁AI系统的可靠性。
- 技术滥用风险
AI可能被恶意用于生成诈骗邮件、传播虚假信息，甚至针对弱势群体实施定向欺诈。ChatGPT已被用于编写更具欺骗性的网络钓鱼邮件。
为应对这些风险，医疗机构应采取以下措施：
- 强化传统安全防护
实施加密传输、多因素认证等技术，通过风险评估识别独特威胁并制定应对策略。
- 规范数据治理
制定明确的数据采集与使用政策，确保患者隐私不被侵犯，同时减少算法偏见风险。
- 提升算法透明度
公开说明所用算法原理及数据来源，增进患者对AI医疗的信任。
- 构建主动防御体系
建立针对AI模型本身的实时攻击监测系统，防范新型攻击手段。
作者乔恩·摩尔是网络安全公司Clearwater的首席风险官兼咨询与客户成功部门负责人。
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