Wozu dient die Privatsphäre des Patienten? Im Hippokratischen Eid, der als einer der frühesten und bekanntesten Texte zur medizinischen Ethik der Welt gilt, heißt es: „Alles, was ich im Leben meiner Patienten sehe oder höre, sei es im Zusammenhang mit meiner Berufsausübung oder nicht, und worüber nach außen nicht gesprochen werden sollte, werde ich geheim halten, da ich alle diese Dinge als privat betrachte.“

Da die Privatsphäre im Zeitalter datenhungriger Algorithmen und Cyberangriffe immer knapper wird, ist die Medizin einer der wenigen verbliebenen Bereiche, in denen die Vertraulichkeit in der Praxis nach wie vor von zentraler Bedeutung ist und es Patienten ermöglicht, ihren Ärzten vertrauliche Informationen anzuvertrauen.

Aber ein Papier Das von MIT-Forschern mitverfasste Projekt untersucht, wie Modelle künstlicher Intelligenz, die auf nicht identifizierten elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) trainiert werden, patientenspezifische Informationen speichern können. Die Arbeit, die kürzlich auf der 2025 Convention on Neural Info Processing Methods (NeurIPS) vorgestellt wurde, empfiehlt einen strengen Testaufbau, um sicherzustellen, dass gezielte Eingabeaufforderungen keine Informationen preisgeben können, und betont, dass Lecks im Gesundheitskontext bewertet werden müssen, um festzustellen, ob sie die Privatsphäre des Patienten erheblich beeinträchtigen.

Auf EHRs trainierte Basis-Modelle sollten normalerweise das Wissen verallgemeinern, um bessere Vorhersagen zu treffen und dabei auf viele Patientenakten zurückgreifen. Beim „Auswendiglernen“ greift das Modell jedoch auf eine einzelne Patientenakte zurück, um seine Ergebnisse zu liefern, wodurch möglicherweise die Privatsphäre des Patienten verletzt wird. Insbesondere Stiftungsmodelle sind bereits bekannt anfällig für Datenlecks.

„Das Wissen über diese Hochleistungsmodelle kann für viele Communities eine Ressource sein, aber gegnerische Angreifer können ein Modell dazu veranlassen, Informationen aus Trainingsdaten zu extrahieren“, sagt Sana Tonekaboni, Postdoktorandin am Eric and Wendy Schmidt Heart am Broad Institute of MIT und Harvard und Erstautorin des Artikels. Angesichts des Risikos, dass Stiftungsmodelle auch personal Daten speichern könnten, stellt sie fest: „Diese Arbeit ist ein Schritt, um sicherzustellen, dass es praktische Bewertungsschritte gibt, die unsere Group unternehmen kann, bevor Modelle veröffentlicht werden.“

Um Untersuchungen zu den potenziellen Risiken durchzuführen, die EHR-Grundlagenmodelle in der Medizin darstellen könnten, wandte sich Tonekaboni an den MIT Affiliate Professor Marzyeh Ghassemider leitender Ermittler am ist Abdul Latif Jameel Klinik für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen (Jameel Clinic), Mitglied des Labors für Informatik und künstliche Intelligenz. Ghassemi, Fakultätsmitglied der MIT-Abteilung für Elektrotechnik und Informatik und des Instituts für Medizintechnik und Wissenschaft, leitet das Gesunde ML-Gruppedas sich auf robustes maschinelles Lernen im Gesundheitswesen konzentriert.

Wie viele Informationen benötigt ein böswilliger Akteur, um wise Daten preiszugeben, und welche Risiken sind mit den durchgesickerten Informationen verbunden? Um dies zu beurteilen, entwickelte das Forschungsteam eine Reihe von Checks, die hoffentlich den Grundstein für zukünftige Datenschutzbewertungen legen werden. Diese Checks sollen verschiedene Arten von Unsicherheit messen und ihr praktisches Risiko für Patienten bewerten, indem sie verschiedene Stufen der Angriffsmöglichkeit messen.

„Wir haben hier wirklich versucht, den Schwerpunkt auf die Praktikabilität zu legen. Wenn ein Angreifer das Datum und den Wert von einem Dutzend Labortests aus Ihrer Akte kennen muss, um Informationen zu extrahieren, ist das Schadensrisiko sehr gering. Wenn ich bereits Zugriff auf diese Ebene geschützter Quelldaten habe, warum sollte ich dann ein großes Fundamentmodell angreifen müssen, um mehr zu erhalten?“ sagt Ghassemi.

Mit der unvermeidlichen Digitalisierung medizinischer Unterlagen kommt es immer häufiger zu Datenschutzverletzungen. In den letzten 24 Monaten hat das US-Gesundheitsministerium Aufzeichnungen gemacht 747 Datenschutzverstöße von Gesundheitsinformationen, die mehr als 500 Personen betreffen, wobei die meisten als Hacking-/IT-Vorfälle eingestuft wurden.

Patienten mit besonderen Erkrankungen sind besonders gefährdet, da sie leicht zu erkennen sind. „Selbst bei nicht identifizierten Daten kommt es darauf an, welche Artwork von Informationen Sie über die Particular person preisgeben“, sagt Tonekaboni. „Sobald man sie identifiziert hat, weiß man viel mehr.“

In ihren strukturierten Checks stellten die Forscher fest: Je mehr Informationen der Angreifer über einen bestimmten Patienten hat, desto wahrscheinlicher ist es, dass das Modell Informationen preisgibt. Sie demonstrierten, wie man Modellverallgemeinerungsfälle von Fällen des Auswendiglernens auf Patientenebene unterscheiden kann, um das Datenschutzrisiko richtig einzuschätzen.

Das Papier betonte auch, dass einige Lecks schädlicher seien als andere. Beispielsweise könnte ein Modell, das das Alter oder die demografischen Daten eines Patienten offenlegt, als harmloserer Leak charakterisiert werden als das Modell, das sensiblere Informationen wie eine HIV-Diagnose oder Alkoholmissbrauch preisgibt.

Die Forscher stellen fest, dass Patienten mit besonderen Erkrankungen besonders gefährdet sind, da sie leicht zu erkennen sind und möglicherweise ein höheres Maß an Schutz erfordern. „Selbst bei nicht identifizierten Daten kommt es wirklich darauf an, welche Artwork von Informationen Sie über die Particular person preisgeben“, sagt Tonekaboni. Die Forscher planen, die Arbeit interdisziplinärer auszuweiten und Kliniker und Datenschutzexperten sowie Rechtsexperten hinzuzufügen.

„Es gibt einen Grund, warum unsere Gesundheitsdaten privat sind“, sagt Tonekaboni. „Es gibt keinen Grund für andere, davon zu erfahren.“

Diese Arbeit wurde vom Eric and Wendy Schmidt Heart am Broad Institute of MIT und Harvard, Wallenberg AI, der Knut and Alice Wallenberg Basis, der US Nationwide Science Basis (NSF), einem Preis der Gordon and Betty Moore Basis, einem Google Analysis Scholar Award und dem AI2050-Programm von Schmidt Sciences unterstützt. Die für die Vorbereitung dieser Forschung verwendeten Ressourcen wurden teilweise von der Provinz Ontario, der kanadischen Regierung über CIFAR und Unternehmen, die das Vector Institute sponsern, bereitgestellt.

Die Bedeutung von klinischem NLP im Gesundheitswesen

Mehrere Gesundheitseinrichtungen und Fachleute erkennen das Potenzial der klinischen Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und integrieren deren Systeme in ihre Abläufe. Mithilfe der Informationsextraktion kann ein NLP-fähiges System nützliche Informationen hervorheben, und semantische Interpretationen können dabei helfen, die Bedeutung von handgeschriebenem Textual content zu verstehen. NLP geht noch einen Schritt weiter, um die Verbindung zwischen verschiedenen Informationen zu finden.

Mithilfe dieser Konzepte kann ein KI-NLP dabei helfen, die Stimmung der bereitgestellten Daten einzuschätzen. Neben der subjektiven Darstellung von Daten kann NLP auch dazu beitragen, die medizinische Abrechnung auf der Grundlage klinischer Notizen zu automatisieren und so die Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erhöhen.

Darüber hinaus a Ein intestine trainiertes NLP-System kann prädiktive Analysen liefern basierend auf der Geschichte des Patienten und seinem Verständnis des menschlichen Körpers. Unter Berücksichtigung der klinischen Notizen, Patientendaten und Daten kann eine NLP-Lösung einer Gesundheitseinrichtung dabei helfen, Krankenhauseinweisungen und Krankheitsausbrüche zu extrapolieren.

Schlüsselanwendungen von klinischem NLP im Gesundheitswesen

NLP im Gesundheitswesen bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, die es medizinischem Fachpersonal ermöglichen, ihre Arbeit zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Hier sind einige Anwendungen von NLP im Gesundheitswesen.

• Medizinische Kodierung: Pc-Assisted Coding (CAC) steht auf einem hohen Podest, wobei klinisches NLP Einzug hält. Unter Berücksichtigung der Datenextraktionsfunktionen von NLP können medizinische Informationen, klinische Begriffe, Verfahren, Medikamente, Diagnosen, Dienstleistungen und Geräte konvertiert werden. Der standardisierte Code kann bei der medizinischen Abrechnung, Qualitätskontrolle, medizinischen Forschung und Überwachungssystemen für die öffentliche Gesundheit hilfreich sein. Dadurch kann die Gesundheitsbranche enorm von höherer Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit profitieren.

• Klinische Entscheidungsunterstützung: Unter Berücksichtigung der prädiktiven Analysefähigkeiten von NLP können Ärzte damit bessere klinische Entscheidungen treffen. Mit dem Potenzial, medizinische Fehler zu reduzieren, können wir die computergestützte Infektionserkennung vorantreiben. Mithilfe von Daten aus klinischen Aufzeichnungen und seinen Algorithmen kann ein NLP-System für Ärzte und Ärztinnen zu einem wichtigen Werkzeug für eine gezielte Behandlung werden.

• Bevölkerungsgesundheitsmanagement: Die Fähigkeit von NLP, unstrukturierte Daten zu sortieren und zu organisieren, trägt durch sorgfältige Überwachung und Analyse zu Gesundheitsergebnissen bei. Mithilfe von Risikostratifizierungstechniken kann ein NLP-System Patientenakten auswerten, um Hochrisikopatienten zu identifizieren.

Darüber hinaus kann ein NLP-System mit der Analyse gesundheitlicher Ungleichheiten dabei helfen, gesundheitliche Ungleichheiten in der Bevölkerung zu erkennen. Auf dieser Grundlage können wir die gesundheitlichen Probleme und Bedenken bestimmter demografischer Gruppen identifizieren.

Zusätzlich zu diesen Anwendungen kann auch ein NLP-System helfen Arzneimittelentdeckung. NLP kann gezielt zielgerichtet helfen Patientenidentifizierung, Screening von Arzneimittelverbindungen, Gestaltung klinischer Studienverfahren und Rekrutierung von Patienten für Studien. Wir können NLP auch nutzen, um Chatbots zu betreiben, um Kunden virtuelle Assistenten zur Verfügung zu stellen.

Die Rolle medizinischer NLP-Datensätze

Daten sind heute allgegenwärtig, aber fragmentiert und vielfältig. Ein NLP-System kann unstrukturierte Daten verstehen, die Daten müssen jedoch eingespeist werden. Für das Kontextverständnis benötigt ein NLP-Modell Zugriff auf medizinische Datensätze. Diese Daten werden zum Parsen und Lesen zwischen den Zeilen verwendet.

Um einen NLP-Datensatz zu erstellen, müssen wir zunächst Etiketten erstellen. Fahren Sie zunächst mit der zügigen Erstellung der Etiketten anhand der vorgelegten Daten fort. Sobald Sie fertig sind, können Sie die Beschriftungen verfeinern und sie dann testen, um geeignete Verbindungen zu finden.

Befolgen Sie den gleichen Prozess, bis Sie verfeinerte, aber unstrukturierte Daten mit genauer Beschriftung haben. Apropos Kennzeichnung: Dies ist eine große Herausforderung bei der Erstellung medizinischer NLP-Datensätze. Zum einen benötigen wir angesichts der Komplexität des medizinischen Bereichs Fachwissen in der Kennzeichnung medizinischer Daten.

Eine weitere Herausforderung stellt die Annotation dar, insbesondere die Unstimmigkeiten bei der Datenkennzeichnung. Bei subjektiven Aufgaben und Elementen ist die Annotation komplexer, was zu Meinungsverschiedenheiten führen kann.

Das Scientific Pure Language Processing (NLP)-System ist für die biomedizinische Datenverarbeitung und deren effektive Analyse von wesentlicher Bedeutung. Durch die Integration von NLP in die Gesundheitsbranche können wir eine bessere Patientenversorgung, gezielte Behandlungen und präzisere Ergebnisse erzielen. Bei Insights AI arbeiten wir im KI-Bereich des Gesundheitswesens, um große Datensätze zu sammeln, zu kommentieren und zu de-identifizieren, um den NLP-Modellentwicklungsprozess zu vereinfachen.