人工智能、医疗数据与隐私：风险与保护详解
医学审核：辛西娅·泰勒·查沃斯蒂（MPAS, PA-C）——作者：露丝·鹰，2026年2月2日
随着人工智能（AI）在医疗系统中的广泛应用，您的个人健康信息安全性如何保障？
人工智能正在改变医生诊断疾病和治疗患者的方式，其在改善医疗效果方面的潜力备受期待。然而，由于AI需要海量数据进行学习，人们难免担忧私人医疗记录的可见范围及其安全性。
本文将探讨AI在医疗领域的益处、隐私风险，以及工程师为保障信息安全所采用的复杂技术工具，并提供掌控个人数字健康信息的实用建议。
人工智能在医疗保健中的益处
若您认为医疗系统复杂、低效且难以操作，AI可能通过简化流程和优化运作来改善您的体验。
AI系统能分析X光片、CT扫描等医学影像，发现人眼可能忽略的疾病征兆。例如，AI在检测肺炎、皮肤癌和心脏疾病的准确性已证明达到或超过人类专家水平。
AI还能实现个性化诊疗。不同于"一刀切"模式，AI可分析您的特定基因构成、病史、处方药、过敏史和实验室结果，预测最有效的治疗方案。例如，通过监测血糖水平和日常活动，AI能协助医生为糖尿病等慢性病患者定制管理计划。
此外，AI还能处理耗时的行政任务，如向患者撰写信件或将医护人员的口头记录添加到病历中。最终，这使医疗专业人员能投入更多时间照护患者。
人工智能在医疗保健中的风险
尽管益处显著，人们仍担忧个人数据被用于训练AI模型。
例如，为学会识别肿瘤或预测心脏病发作，AI模型需研究数百万患者记录。若您的数据包含在此类数据集中，存在哪些风险？是否可能被识别并导致健康信息广泛泄露？
主要风险之一是"再识别"。医院通常在共享数据前会移除姓名和社会安全号码（称为"去标识化"），但这可能不足为据。黑客可通过"链接攻击"，将匿名医疗记录与选民登记名单或社交媒体资料等公开信息结合，从而识别个人身份。研究表明，仅凭15条信息，几乎任何美国人都可能从"匿名"数据集中被重新识别。
法律层面也存在漏洞。您可能听说过《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA），该法律保护诊室内的医疗记录，但HIPAA对AI的合规性界定模糊。HIPAA适用于医生和医院，却未必覆盖商业公司销售的健康应用或可穿戴设备。这意味着医院虽保护您的数据，但商业公司可能合法地将您自愿提供的健康数据出售给广告商。
技术如何保护个人健康数据
针对上述风险，计算机科学家开发了无需暴露数据即可训练AI的方法：
联邦学习
传统上，AI训练需将所有数据迁移至中央服务器，形成黑客可攻击的"数据蜜罐"。联邦学习（FL）正改变这一模式：
在FL中，AI模型"前往"医院安全服务器学习数据后返回，但带走的不是敏感患者数据，而是模型更新——即从数据中提取的数学抽象模式。这意味着您的数据始终保留在医院本地服务器中。
差分隐私
差分隐私通过向数据集添加随机信息（"噪声"），使AI能清晰识别总体规律，同时隐藏个体具体细节。这在数学上确保无法判断特定医疗记录是否被用于AI训练。
人工智能医疗伦理与科技巨头
随着科技公司进军医疗领域，AI应用的伦理问题引发质疑。
例如，OpenAI（开放人工智能）等公司正通过创建专属健康体验来应对挑战：将个人健康数据与通用聊天数据隔离，防止其被用于公共AI训练。他们采用"专用加密技术"，确保数据安全混淆，仅授权用户可访问。
然而，伦理还涉及公平性。若AI系统主要基于年轻白人男性的数据训练，可能对老年人或不同背景人群效果不佳。这种"算法偏见"问题凸显了使用多样化数据的必要性，以确保医疗AI平等惠及所有人。
掌控个人医疗数据的实用步骤
您可采取以下措施保护医疗数据隐私：
- 核查数据接收方：下载健康应用前，确认其是否关联医院或保险公司。若有关联，HIPAA很可能提供保护；若是商业应用，则需阅读隐私政策，确认公司是否向第三方出售数据。
- 启用隐私设置：若使用ChatGPT等工具咨询健康问题，优先选择ChatGPT Health专用服务；或调整设置防止对话用于训练公司AI模型。
- 主动提问：若担忧健康记录被录入后的用途，可询问医护人员是否采用联邦学习或差分隐私技术保护数据。
- 激活安全功能：为含健康数据的账户开启多因素认证，为数字健康信息增加额外防护层。
核心要点
人工智能正革新医疗保健，提供更快诊断治疗、减轻行政负担等多重益处，但其学习依赖需严格保护的敏感个人信息。联邦学习和差分隐私等新技术正助力保障患者信息安全。
为掌控主动权，请核查所用应用的数据处理方式、检查隐私设置，并向医疗专业人员询问数据使用方案。
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