Ανέλεγκτοι LLM και το Πρόβλημα Συμμόρφωσης στην Υγεία

Σε όλους τους κλάδους, η γεννητική νοημοσύνη (GenAI) έχει επιτύχει γρήγορες επιτυχίες σε相 đối σύντομο χρονικό διάστημα. Αυτές οι προόδους οφείλονται στα μοντέλα θεμελίωσης, τα οποία Η Καλιφόρνια Αναφορά για την Πολιτική του Frontier AI ορίζει ως “μια κατηγορία γενικού σκοπού τεχνολογιών που είναι πόρων-εντατικές να παράγουν, απαιτώντας σημαντικές ποσότητες δεδομένων και υπολογισμού για να παράγουν ικανότητες που μπορούν να τροφοδοτήσουν eine ποικιλία εφαρμογών AI”.

Αυτά τα γενικού σκοπού μεγάλου μοντέλου γλωσσικών μοντέλων (LLMs), όπως το Gemini και το ChatGPT, δείχνουν αυξανόμενη δύναμη να αναπαράγουν και να υπερβαίνουν τις ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες σε περιοχές όπως η ανάλυση δεδομένων, η γραφή και η σκέψη. Στην υγεία, ειδικά, η υιοθέτηση της GenAI αυξάνεται καθώς οι κλινικοί και άλλοι επαγγελματίες υγείας κοιτάζουν την τεχνολογία για να μειώσουν το διοικητικό φορτίο, να επιταχύνουν τις λειτουργίες και ακόμη να υποστηρίξουν τις κλινικές αποφάσεις.

Ωστόσο, ενώ η τεχνολογία προσφέρει μεγάλη υπόσχεση, η υιοθέτηση της GenAI στην υγεία επίσης προκύπτει κρίσιμα рисκια συμμόρφωσης εάν δεν εφαρμοστεί ή χρησιμοποιηθεί ευθύνη. Ιδιαίτερα, η χρήση γενικού σκοπού LLMs συνοδεύεται από συγκεκριμένα рисκια συμμόρφωσης που οι οργανώσεις υγείας πρέπει να κατανοήσουν πλήρως για να αποτρέψουν τις παραβιάσεις της ιδιωτικής ζωής ή της ασφάλειας. Αυτά τα μοντέλα μπορεί να βασίζονται σε ανεπιβεβαίωτες πηγές δεδομένων, να χρησιμοποιούν πληροφορίες υγείας ασθενών με μη εξουσιοδοτημένο τρόπο ή να διατηρούν προκαταλήψεις και/ή ανακριβείς πληροφορίες.

Για να διατηρήσει την ιδιωτικότητα των δεδομένων των ασθενών, να παραμείνει σε συμμόρφωση με τις εξελισσόμενες κανονιστικές προδιαγραφές και να ελαττώσει τα κόστη των ρισκίων, οι ηγέτες υγείας πρέπει να λάβουν μια αποφασιστική προσέγγιση για να απομακρύνουν το “χρονικό βόμβα” της “ανέλεγκτης” χρήσης των LLMs.

Η Τρέχουσα Κατάσταση της Χρήσης των Γενικού Σκοπού LLMs στην Υγεία

Στην υγεία, το προσωπικό χρησιμοποιεί όλο και περισσότερο τα LLMs για να υποστηρίξουν καθημερινές εργασίες, από διοικητική εργασία έως επικοινωνία ασθενών. Τα πολυτροπικά LLMs επίσης επεκτείνουν αυτές τις εφαρμογές με την ικανότητά τους να επεξεργάζονται εύκολα κείμενο, εικόνες και ήχο. Εκτός από τη διοικητική υποστήριξη, βλέπουμε επίσης μια αύξηση των παρόχων που στρέφονται στην τεχνολογία για να υποστηρίξουν όχι μόνο διοικητική εργασία, αλλά και κλινικές εργασίες.

Αυτά τα μοντέλα έχουν ήδη δείξει τι κάποιοι μπορεί να θεωρήσουν εντυπωσιακά αποτελέσματα, με πολλές μελέτες που δείχνουν ότι η απόδοση των LLMs συναντά ή甚至 υπερβαίνει τις ανθρώπινες ικανότητες σε συγκεκριμένες περιοχές. Για παράδειγμα, το μοντέλο GPT-4 πέρασε την εξέταση ιατρικής άδειας των Ηνωμένων Πολιτειών με ένα συνολικό σκορ 86,7%.

Η υβριδική νοημοσύνη είναι μια άλλη αναδυόμενη προσέγγιση για τη χρήση της GenAI στην υγεία που συνδυάζει τη μηχανική μάθηση (ML) και τα LLMs για να χειριστεί σύνθετη ανάλυση και να μεταφράσει τα αποτελέσματα σε απλή γλώσσα. Με την ενσωμάτωση και των δύο μοντέλων, αυτή η προσέγγιση επιδιώκει να υπερβεί τα ελαττώματα των LLMs, συμπεριλαμβανομένων των ψευδαισθήσεων, των ανακρίβειων και των προκαταλήψεων, ενώ παίζει στα πλεονεκτήματά τους. Η ατζεντική νοημοσύνη επίσης αυξάνεται στην υιοθέτηση για την ικανότητά της να αυτοματοποιεί κρίσιμες εργασίες χωρίς ανθρώπινη εισαγωγή, όπως η απάντηση σε μηνύματα ασθενών ή η προγραμματισμός ραντεβού.

Ωστόσο, η δυνατότητα που έχει η τεχνολογία αυτή cũng υπογραμμίζει μια επείγουσα ανάγκη για περισσότερη προηγμένη διακυβέρνηση. Όσο πιο ενσωματωμένα αυτά τα εργαλεία γίνονται στις λειτουργίες υγείας, τόσο υψηλότερα είναι τα στοιχήματα για την εξασφάλιση της ακρίβειας, της ασφάλειας και της συμμόρφωσης.

Τα Ρίσκια Συμμόρφωσης των Γενικού Σκοπού LLMs στην Υγεία

Ενώ η ψηφιακή υιοθέτηση στην υγεία έχει ξεκλειδώσει μια πληθώρα νέων δυνατοτήτων, έχει επίσης εκθέσει κρίσιμες ευπάθειες. Μεταξύ 1ης Νοεμβρίου 2023 και 31ης Οκτωβρίου 2024, για παράδειγμα, ο κλάδος υγείας έζησε 1.710 περιστατικά ασφαλείας, 1.542 από τα οποία περιελάμβαναν επιβεβαιωμένες διαρροές δεδομένων.

Η εποχή της AI βαθύνει αυτές τις ρωγμές, προσθέτοντας ένα νέο επίπεδο πολυπλοκότητας στην ιδιωτικότητα και την ασφάλεια των δεδομένων. Πιο συγκεκριμένα, η χρήση γενικού σκοπού LLMs στην υγεία προκαλεί几个 κρίσιμα ρίσκια συμμόρφωσης:

Ρίσκιο #1: Η αδιαφάνεια της ανάπτυξης των μοντέλων εμποδίζει τη συνεχής παρακολούθηση ή επαλήθευση

Τα κλειστά μοντέλα λείπουν διαφάνειας σχετικά με τη διαδικασία ανάπτυξής τους, όπως ποια συγκεκριμένα δεδομένα χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση του μοντέλου ή πώς γίνονται οι ενημερώσεις. Αυτή η αδιαφάνεια εμποδίζει τους dévelopers και τους ερευνητές να διεισδύσουν στο μοντέλο για να καθορίσουν την προέλευση των ρισκίων ασφαλείας ή να διακρίνουν τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Ως αποτέλεσμα, τα κλειστά LLMs μπορούν να ενεργοποιήσουν τη χρήση ανεπιβεβαίωτων ιατρικών πηγών δεδομένων και να επιτρέψουν τις ευπάθειες ασφαλείας να παραμείνουν ανεξετάστως.

Ρίσκιο #2: Διαρροή δεδομένων ασθενών

Τα LLMs δεν βασίζονται πάντα σε ανωνυμοποιημένα δεδομένα ασθενών. Ιδιαίτερες προτροπές ή αλληλεπιδράσεις θα μπορούσαν να αποκαλύψουν τυχαία ταυτοποιήσιμες πληροφορίες υγείας, δημιουργώντας πιθανές παραβιάσεις του HIPAA.

Ρίσκιο #3: Διατήρηση προκαταλήψεων και ανακριβών πληροφοριών

Σε μία πειραματική μελέτη, οι ερευνητές έ.injected ένα μικρό ποσοστό λανθασμένων γεγονότων σε μια κατηγορία της βάσης γνώσεων του βιοϊατρικού μοντέλου, ενώ διατηρούσαν την συμπεριφορά του σε όλες τις άλλες περιοχές. Οι ερευνητές βρήκαν ότι οι λανθασμένες πληροφορίες διαδόθηκαν σε όλη την έξοδο του μοντέλου, υπογραμμίζοντας τις ευπάθειες των LLMs στις επιθέσεις ψευδών πληροφοριών.

Όποια ελαττώματα βρεθούν στα μοντέλα θεμελίωσης κληρονομούνται από όλα τα υιοθετημένα μοντέλα και τις εφαρμογές που προκύπτουν από το γονικό. Οι ανισότητες στις εξόδους μπορεί να χειροτερέψουν τις ανισότητες υγείας, όπως η ανακριβής συμβουλή για τις υποαντιπροσωπεύουσες ομάδες.

Ρίσκιο #4: Κανονιστική ασυμφωνία

Η χρήση γενικού σκοπού LLMs μπορεί να μην συμμορφώνεται με το HIPAA, το GDPR ή τις εξελισσόμενες κανονιστικές προδιαγραφές AI, ιδιαίτερα εάν οι προμηθευτές δεν μπορούν να επικυρώσουν τα δεδομένα εκπαίδευσης. Αυτά τα ρίσκια είναι ενισχυμένα από τις οργανώσεις υγείας που χρησιμοποιούν μη εγκεκριμένα ή μη παρακολουθούμενα εργαλεία AI, ή σκιώδη AI. Σύμφωνα με την IBM, 20% των ερωτηθέντων οργανισμών σε όλους τους κλάδους υπέφεραν από παραβίαση λόγω περιστατικών ασφαλείας που涉άζουν σκιώδη AI.

Τελικά, τα ρίσκια των γενικού σκοπού LLMs στην υγεία έχουν πραγματικές επιπτώσεις, συμπεριλαμβανομένων νομικών ενεργειών, ζημιών στην φήμη, απώλειας της εμπιστοσύνης των ασθενών και δαπανών δικαστικών εξόδων.

Καλές Πρακτικές: Οδηγίες και Συμβουλές για τα LLMs

Για να υιοθετήσουν την GenAI με ευθύνη, οι ηγέτες υγείας πρέπει να καθορίσουν σαφείς οδηγίες που προστατεύουν τους ασθενείς και τις οργανώσεις. Οι ακόλουθες καλές πρακτικές μπορούν να βοηθήσουν τις οργανώσεις υγείας να θέσουν τις βάσεις για την ευθύνη, τη συμμόρφωση και την ασφάλεια της τεχνολογίας AI:

Καλή Πρακτική #1: Επιλέξτε την Τεχνολογία AI με Φρόνηση

Απαιτήστε διαφάνεια από τους προμηθευτές σχετικά με τον τρόπο ανάπτυξης της τεχνολογίας AI και τις πηγές δεδομένων που χρησιμοποιούνται στη διαδικασία ανάπτυξης. Προτεραιότητα δώστε εργαλεία που χρησιμοποιούν μόνο επικυρωμένο ιατρικό περιεχόμενο, έχουν διαφανείς διαδικασίες λήψης αποφάσεων και αποφεύγουν την εκπαίδευση μοντέλων με δεδομένα υγείας ασθενών.

Καλή Πρακτική #2: Δημιουργήστε Ανθρώπινες Επικουρικές Διασφαλίσεις

Επιβεβαιώστε ότι οι κλινικοί επανεξετάζουν οποιαδήποτε έξοδος AI που μπορεί να επηρεάσει τις αποφάσεις φροντίδας. Η AI μπορεί να είναι ένα ισχυρό εργαλείο, αλλά σε einen κλάδο που έχει άμεσο αντίκτυπο στις ζωές των ασθενών, η κλινική επιτήρηση είναι κρίσιμη για την εξασφάλιση της ευθύνη και της ακρίβειας οποιασδήποτε πληροφορίας που υποστηρίζεται από την AI.

Καλή Πρακτική #3: Εκπαίδευση και Ετοιμότητα του Προσωπικού

Εκπαιδεύστε τους κλινικούς και το προσωπικό τόσο για τα οφέλη όσο και για τα ρίσκια της χρήσης της AI για να μειώσετε την υιοθέτηση σκιώδους AI. Το προσωπικό υγείας είναι σε μια σύνθετη εργασία, που πιέζεται από έλλειψη προσωπικού και υψηλά ποσοστά καύσης. Η απλοποίηση της διαδικασίας εκπαίδευσης AI βοηθά στην εξασφάλιση της συμμόρφωσης χωρίς να προστίθεται επιπλέον φορτίο στο έργο τους.

Καλή Πρακτική #4: Ίδρυση Μιας Κουλτούρας Διακυβέρνησης

Ενσωματώστε τις αξιολογήσεις τρίτων για τις λύσεις AI για να επικυρώσετε την ασφάλεια, την αξιοπιστία και τη συμμόρφωση. Σε συνδυασμό, εφαρμόστε ένα σαφές, οργανωτικό πλαίσιο για την επιτήρηση της AI που ορίζει την έγκριση, τη χρήση και την παρακολούθηση για να ενισχύσετεさらに την εμπιστοσύνη στην τεχνολογία και να αποτρέψετε το προσωπικό από το να στρέφεται σε μη εγκεκριμένα εργαλεία.

Καλή Πρακτική #5: Συστάθμηση με την Ηγεσία για την Διαχείριση της AI

Συνεργαστείτε με την ηγεσία για να παραμείνετε μπροστά από τις εξελισσόμενες κανονιστικές προδιαγραφές, καθώς και τις οδηγίες από το FDA και το ONC. Οι κανονιστικές προσπάθειες εμφανίζονται στο επίπεδο του κράτους. Για παράδειγμα, η Καλιφόρνια ίδρυσε τον Νόμο Διαφάνειας για την AI, ο οποίος τονίζει την αποκάλυψη ρισκίων, τη διαφάνεια και την μείωση, ιδιαίτερα σε περιβάλλοντα υγείας, και υπάρχει επίσης ο Νόμος της Κολοράντο για την AI (CAIA), ο οποίος σχεδιάστηκε για να αποτρέψει την αλγοριθμική διάκριση.

Καλή Πρακτική #6: Συνεχής Παρακολούθηση και Βρόχοι Ανταλλαγής

Η χρήση της AI σε ένα περιβάλλον υγείας δεν πρέπει ποτέ να αντιμετωπίζεται με την “θέσε και ξέχασε” στάση. Η εγκατάσταση ενός πλαισίου για τη συνεχή παρακολούθηση μπορεί να βοηθήσει στην εξασφάλιση της ακρίβειας των εργαλείων AI, την ενίσχυση της ευθύνης και τη διατήρηση της συμμόρφωσης με το χρόνο.

Καλή Πρακτική #7: Διωξήστε Συνεργασίες για την Βελτίωση της Επιτήρησης και της Έρευνας

Οι οργανώσεις υγείας πρέπει να αξιοποιήσουν τις συνεργασίες με τους κανονιστές και τον δημόσιο τομέα για να μεγιστοποιήσουν την επιτήρηση, να συνεισφέρουν στην άποψή τους στην βιομηχανία για τα πρότυπα ασφαλείας και να συνδυάσουν τις εμπειρογνώμονες πόρους.

Κατασκευή Εμπιστοσύνης Μέσω της Ηγεσίας Συμμόρφωσης

Η διαφοροποίηση των λύσεων AI στην υγεία θα εξαρτηθεί όλο και περισσότερο από την ποιότητα του εμπειρικού περιεχομένου, την ακεραιότητα των διαδικασιών αξιολόγησης και την υπεύθυνη ενσωμάτωση στις κλινικές ροές εργασίας. Η επόμενη φάση της υιοθέτησης της AI θα εξαρτηθεί λιγότερο από τον κώδικα και περισσότερο από την ηγεσία συμμόρφωσης.

Η εμπιστοσύνη είναι τόσο κρίσιμη όσο και η συμμόρφωση. Για την τεχνολογία να είναι πραγματικά αποτελεσματική, οι ασθενείς και οι παρόχοι πρέπει να πιστεύουν ότι η AI είναι ασφαλής και συμφωνεί με την υψηλή ποιότητα, την ηθική φροντίδα. Η ηγεσία συμμόρφωσης είναι ένα στρατηγικό πλεονέκτημα, όχι μόνο ένα αμυντικό μέτρο. Οι προοδευτικοί οργανισμοί που καθορίζουν τις οδηγίες από νωρίς, πριν από τα βλαβερά περιστατικά, θα διαφοροποιηθούν στον AI-ενισχυμένο μέλλον της υγείας.