随着医疗数据泄露事件的增加和患者隐私担忧的加剧，AI在异常检测中的作用变得越来越重要。为了应对这些挑战并改善患者数据安全，AI驱动的异常检测正成为关键解决方案。为了深入了解这一不断发展的领域，我们最近与Trace3健康解决方案集团的高级总监Sarah Danielson进行了交谈，讨论了AI驱动的异常检测如何帮助保护患者数据并提高准确性。
问：传统的异常检测方法为何无法跟上医疗数据的数量和复杂性？误报对医疗行业有何影响？
Sarah Danielson，Trace3健康解决方案集团的高级总监：
如今，医疗机构产生了大量的信息，包括可归因于患者的个人信息以及其他数据类型。物联网（IoT）和医疗物联网（IoMT）在医疗等关键基础设施领域的兴起带来了巨大的好处，但也带来了新的风险。设备和自动化（包括运营技术和工业控制系统）的激增扩大了网络资产攻击面的体积和多样性。设备可归因的信息是推进IT运营卓越性的特别关注领域，这可以包括与患者健康相关的信息，但也可以包括设备工作负载、设备性能、设备供应商/制造商、设备补丁状态、设备寿命终止日期、设备位置/跟踪/放置、设备利用率、特定领域的设备警报/通知等。
有效监控这些网络资产攻击面需要创新的解决方案，包括AL/ML分析能力。误报会为安全运营中心资源及其调查的合法运营用户带来不必要的跟进。
问：AI和机器学习技术如何解决不准确的患者记录？AI驱动的异常检测如何减少误报频率，与传统方法相比有何优势？
Danielson：
AI/ML技术可以开发用于检测来自设备的患者可归因数据中常见的数据质量问题，帮助防止不准确的患者记录。AI/ML技术还可以开发用于检测与设备本身相关的异常，并通过足够的训练数据减少原本会被标记为需跟进调查的误报，从而避免对正常的临床和安全操作造成干扰。AI/ML技术还可以开发用于预测设备故障，在设备故障前进行预测，从而避免由此导致的操作中断。
问：医疗保健组织如何在确保安全的同时维护患者数据的隐私和准确性？
Danielson：
医疗保健组织可以通过实施多种安全措施来平衡安全需求与维护数据隐私和准确性之间的关系，这些措施包括但不限于传输中和静态数据的加密、防火墙防止未经授权访问网络和数据、垃圾邮件过滤器阻止恶意电子邮件、网络过滤器防止员工访问恶意网站、防病毒解决方案、基于角色的访问控制（RBAC）、虚拟专用网络（VPN）、系统安全审计、系统监控应用程序、多因素认证、员工培训、数据分类、特权账户访问管理以及云安全创新。
问：医疗数据泄露的增加凸显了对更复杂安全解决方案的需求，AI在提高患者数据管理的准确性和一致性方面发挥了什么作用？
Danielson：
在日益复杂的数据环境中，医疗数据泄露的增加并不令人意外，因为恶意行为者也在利用新兴技术优化其战术。AI/ML可以在增强和自动化安全解决方案方面发挥作用，以改进防御。AI/ML还可以通过应用越来越复杂的 数据质量检查来提高患者可归因数据的准确性和一致性，这些数据质量检查是在从越来越多的新来源聚合数据时进行的。
问：AI和ML算法的关键特性是什么，使它们优于传统的异常检测方法？
Danielson：
与传统方法相比，用于异常检测的机器学习解决方案在处理新数据时提高了操作效率/性能，通过适当的训练数据显示出更低的误报率，并更好地处理新型异常，识别需要新见解和干预的异常值。
关于Sarah Danielson
Sarah Danielson，MS，MBA，CPDHTS，CDH-L，FACHDM，是Trace3健康解决方案集团的高级总监。Sarah Danielson在技术项目中为医疗保健行业服务超过20年。她热衷于推进能够改善医疗保健生态系统安全、韧性、质量、价值、患者安全、体验和结果的技术。
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