医疗行业正在快速采用人工智能技术来改善运营效率、优化工作流程并提升患者护理水平。然而，随着技术应用的加速推进，数据安全和治理方面的担忧也在不断增长。
人工智能系统依赖于大量结构化和非结构化数据，其中包含大量敏感的患者信息，这使得医疗行业成为最容易受到人工智能技术滥用或错误影响的领域之一。
IBM杰出工程师Jeff Crume指出，保障医疗人工智能安全的第一步是正确认识数据安全的核心作用："这始于最基本的数据保护工作——确保只有授权人员能够访问必要级别的数据，并杜绝多个数据副本（即'暗数据'）的随意流通。"
该文章通过分析医疗数据治理框架，揭示了当前医疗机构在数据分类、访问控制和隐私保护方面存在的系统性漏洞。作者强调，当医疗机构部署AI诊疗系统或患者数据分析平台时，必须建立跨部门的治理委员会，制定涵盖数据采集、存储、处理到销毁的全生命周期管理规范。同时建议采用区块链技术实现数据操作留痕，并通过联邦学习技术在保障隐私的前提下共享医疗数据资源。
在网络安全层面，专家建议采用零信任架构（Zero Trust Architecture）来重构访问控制系统。传统基于边界的防护模式已无法应对现代AI系统的开放性需求，而零信任架构通过持续验证用户身份、设备状态和访问环境，能够有效降低数据泄露风险。此外，医疗机构还应定期开展对抗性测试，模拟恶意攻击者可能利用AI模型漏洞进行数据推断或模型反演的场景。
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