Privacy and artificial intelligence: challenges for protecting health information in a new era
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in healthcare artificial intelligence (AI) are occurring rapidly and there is a growing discussion about managing its development. Many AI technologies end up owned and controlled by private entities. The nature of the implementation of AI could mean such corporations, clinics and public bodies will have a greater than typical role in obtaining, utilizing and protecting patient health information. This raises privacy issues relating to implementation and data security. MAIN BODY: The first set of concerns includes access, use and control of patient data in private hands. Some recent public-private partnerships for implementing AI have resulted in poor protection of privacy. As such, there have been calls for greater systemic oversight of big data health research. Appropriate safeguards must be in place to maintain privacy and patient agency. Private custodians of data can be impacted by competing goals and should be structurally encouraged to ensure data protection and to deter alternative use thereof. Another set of concerns relates to the external risk of privacy breaches through AI-driven methods. The ability to deidentify or anonymize patient health data may be compromised or even nullified in light of new algorithms that have successfully reidentified such data. This could increase the risk to patient data under private custodianship. CONCLUSIONS: We are currently in a familiar situation in which regulation and oversight risk falling behind the technologies they govern. Regulation should emphasize patient agency and consent, and should encourage increasingly sophisticated methods of data anonymization and protection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,090 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,064 |
| Communication savante | 0,020 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».