최근 몇 년 동안 인공 지능 (AI)은 모든 산업에 침투하여 프로세스를 간소화하고 통찰력을 최적화하고 증거 기반 의사 결정을 개선했습니다. 특히 약국은 AI 도구를 활용하여보다 개인화 된 치료 및 약물 관리를 제공하고, 약물 상호 작용 가능한 약물 상호 작용을 식별하고, 환자를 교육하며, 원격 의료를 강화했습니다.
그러나 의료 및 제약에서 AI를 사용하는 것은 경고가 없습니다. 강력한 지침과 규정 준수가 없으면 약국은 환자 개인 정보 보호 위반과 관련하여 미세한 선을 걷습니다.
약국은 AI 솔루션으로 환자 프라이버시를 어떻게 침식합니까?
AI 도구를 사용하여 민감한 데이터를 처리 할 때 약국은주의해야합니다. 이 6 가지 고려 사항은 건강 보험 이식성 및 책임 법 (HIPAA) 비준수를 환자의 기밀성 및 보호에 위험에 처할 가능성이 높습니다.
1. 위험 평가가 충분하지 않습니다
포괄적 인 위험 평가를 수행하는 것은 약국 내에서 AI 기술을 구현하는 데 중요한 첫 단계입니다. 잠재적 인 보안 위험과 개인 정보 보호 문제에 대한 적절한 평가가 없으면 약국은 실수로 환자 세부 사항을 손상시킬 수 있습니다.
감독을 해결하지 못하면 무단 액세스 및 데이터 유출을 통해 HIPAA 비 충만이 증가합니다. 결과적으로 약국은 상당한 법적 및 재정적 영향에 직면 할 수 있습니다. AI 위험 평가의 일환으로 완화 전략 및 프로세스를 정기적으로 업데이트하고 자세한 문서를 보장하는 것이 필수적입니다.
2. 보안되지 않은 데이터 저장
한 연구에 따르면 응답자의 58.9%가 해킹 및 사이버 보안 위협에 대한 AI 시스템 취약성에 대한 우려를 표명했습니다. 암호화가 열악하고 금지 된 시스템 액세스는 종종 이러한 문제를 유발하여 HIPAA 범법의 잠재력을 높입니다.
강력한 데이터 저장 보안은 환자 데이터의 오용을 방지합니다. 예를 들어, 약국은 서버 및 데이터베이스에 대한 고급 암호화 표준, 시스템 간 데이터 전송을위한 전송 계층 보안, 환자 노출을 방지하기위한 토큰 화 및 전체 데이터 수명주기에 대한 기밀을 보장하기 위해 토큰 화 및 엔드 투 엔드 암호화와 같은 여러 암호화 전략을 사용해야합니다.
3. 환자 데이터의 무단 공개
AI 공급 업체 및 파트너와 환자 데이터를 공유하면 적절한 보안없이 HIPAA를 위반할 수 있습니다. 이 감독은 무단 제 3자가 민감한 정보를 얻고 개인 혜택을 위해이를 완화시킬 수 있습니다.
환자 의료 정보의 금지 된 공개는 민권 국이 정기적으로 조사하는 가장 일반적인 HIPAA 준수 문제 중 하나입니다. 문제가 즉시 수정되면 위반 당 $ 13,785에서 $ 68,928 사이에 그러한 위반을 방지하기위한 보호 수단 및 계약을 무시하는 약국. 30 일 이내에 교정하지 않으면 위반 당 $ 68,928- $ 2,067,813의 벌금이 부과 될 수 있습니다.
4. 액세스 제어 부족
역할 기반 클리어런스 및 다중 인 인증과 같은 충분한 액세스 컨트롤을 사용하면 환자 개인 정보가 더 안전합니다. 그들 없이는 무단 사용자가 AI 시스템에 저장된 민감한 정보를 얻고 사람들의 건강 기록을 노출시킬 수 있습니다.
2024 년에 사이버 공격의 32%가 데이터 도난 및 누출로 구성되어 공격자가 현재 강탈을 위해 암호화보다 데이터를 도둑질하고 판매하는 방법을 보여줍니다. 제로 트러스트 아키텍처는 강력한 검증과 최소 특권 액세스를 통해 이러한 공격을 더 잘 방지 할 수 있습니다.
최소 특권 액세스는 작업에 필요한 최소 권한을 기반으로 사용자의 시스템 액세스를 제한합니다. 이는 데이터가 잘못된 손에 들어가고 HIPAA 위반을 저지른 확률을 크게 줄입니다.
5. AI 알고리즘에 대한 과도한 관계
AI 알고리즘에 지나치게 의존하는 약국은 부정확 한 통찰력과 결정을 생성함으로써 환자의 개인 정보 및 보안을 방해 할 수 있습니다. 예를 들어, 병원 전송 정보는 품질이 좋지 않거나 데이터 포인트가 누락되거나 잘못되었거나 잘못된 데이터 포인트가 발생하여 의료 데이터 처리의 오류와 문제가 발생할 때 책임이 부족할 수 있습니다.
그런 다음 잘못된 생산량은 부적절한 치료 또는 무단 환자 정보 공개를 초래할 수 있습니다. 이는 환자의 신뢰를 방해하는 심각한 HIPAA 위반입니다.
6. 데이터 익명화가 충분하지 않습니다
AI 알고리즘에서 식별 가능한 환자 정보를 효과적으로 종료하거나 암호화하지 않으면 신원 보호에있어 HIPAA 원칙에 위배됩니다. AI 도구는 공급 된 데이터에 대한 교육을받습니다. 즉, 이름, 연락처 정보 및 의료 기록과 같은 특정 세부 정보가 손상 될 수 있습니다.
익명화는 환자와의 링크를 제거하여 AI 유래 통찰력이 개인에 대한 추적을 방지합니다.
AI 도구를 준수하는 HIPAA 준수 확인
약국은 AI 도구를 사용하여 다음과 같은 환자를 보호 할 때 엄격한 HIPAA 준수 규칙을 시행해야합니다.
- 위험 평가 결과에 따라 직원들에게 적절한 AI 사용을 훈련시킵니다.
- 무단 액세스를 피하기 위해 휴식 중이거나 운송 중에 환자 데이터를 암호화하십시오.
- 시스템 전체에서 환자 정보를 공유하기 전에 모든 채널을 보호하십시오.
- 최대 정확도와 보안을 위해 AI 알고리즘을 테스트하고 검증하십시오.
- 환자 데이터를 필요 이상으로 저장하지 않고 적절한 정보 처리 조치를 만듭니다.
- 공인 사용자에 대한 시스템 입력을 제한하기 위해 강력한 액세스 컨트롤 및 인증을 부과합니다.
- 환자 데이터 수명주기 동안 투명성을 보장합니다.
- 위반 및 부적합 위험에 대한 잠재력을 정기적으로 재평가합니다.
AI 시대의 환자 세부 정보 보호
AI 솔루션은 향후 약국 프로세스를 계속 개발하고 간소화 할 것입니다. 따라서 의료 부문은 HIPAA를지지하기 위해 정책 및 준수 조치를 구현해야합니다. 환자 보호는 모든 새로운 AI 통합마다 모든 약국의 최우선 과제 여야합니다.
