新しい実践規範に沿ったAIシステムから患者データを保護する – 英国医療機関向けガイド

英国の医療セクターは、デジタルトランスフォーメーションの旅路において重要な局面を迎えています。人工知能が診断支援から患者ケア管理に至るまで医療提供を革新する中、医療機関はAIの潜在能力を活用してケアの成果を向上させる一方で、機密性の高い患者データを保護するという複雑な課題に直面しています。英国政府の新しいAIサイバーセキュリティ実践規範は、この複雑な状況を乗り越えるための重要な指針を提供する、まさに適切な時期に登場しました。

英国の医療システムにおけるAI技術の広範な採用は、患者ケアの改善に前例のない機会をもたらす一方で、患者データのセキュリティとプライバシーに新たなリスクをもたらします。政府の新しい実践規範は、これらのAIシステムとそれらが処理する機密性の高い患者データを保護するための重要な要件を確立しています。

医療におけるAIのリスク

医療セクターへの人工知能技術の導入は、新たに確立された実践規範の下で慎重に考慮すべき独自の課題をもたらします。主な課題は患者のプライバシーの確保であり、AIシステムはしばしば個人情報や保護された健康情報を含む機密性の高い非公開個人情報（NPI）を含む大規模なデータセットに依存します。このデータの機密性とセキュリティを維持することは、患者の権利を保護し、データプライバシー規制、例えば2018年データ保護法を遵守するために重要です。

この投稿の範囲外のリスクも存在します。それには、AI駆動ツールの正確性と信頼性、既存の医療システムとのAIの統合、AIシステムの意思決定プロセスに関する倫理的考慮事項とそれが患者の結果に与える影響、AIアルゴリズムがどのように意思決定を行うかの透明性などが含まれます。

新しい実践規範は、医療におけるAI技術の責任ある展開のための基準とガイドラインを設定することで、これらの課題に対処することを目的としています。患者の福祉を優先し、データプライバシーを保護し、AIシステムの使用における透明性と説明責任を促進することの重要性を強調しています。

医療機関は、これらのリスクを理解し、患者ケアの質と効率を維持しながら効果的な保護対策を実施する必要があります。

電子健康記録と臨床システム

電子健康記録（EHR）システムにおけるAIの使用は、実践規範の下で保護が必要な最も機密性の高い領域の一つを表しています。医療機関は、効果的なケア提供に必要なアクセス性を維持しながら、患者記録を保護しなければなりません。この微妙なバランスを取るためには、臨床業務を損なうことなく、AIの不正アクセスを防ぐ高度なセキュリティ対策が必要です。

医療提供者は、AIシステムが臨床意思決定を効果的にサポートできるようにしながら、患者データを保護しなければなりません。実践規範は、このバランスを達成するための重要な指針を提供しています。

臨床意思決定支援システム

AI駆動の臨床意思決定支援システムの保護は、実践規範の下でのもう一つの重要な課題です。これらのシステムが患者ケアの意思決定にますます影響を与える中、医療機関はAIモデルとそれが処理する患者データの両方を保護する堅牢なセキュリティ対策を実施しなければなりません。

実践規範は、AI対応の臨床支援システムを保護するための重要な要件を導入しています。医療提供者は、AIの実装が不正アクセスを防ぎながら臨床効果を維持する高度な制御を含んでいることを示さなければなりません。

研究開発データ

医療研究データの保護は、新しい実践規範の下で特に注意が必要です。医療機関は、貴重な研究データを不正なAIアクセスから保護しながら、正当なAI駆動の研究開発活動を可能にする包括的なセキュリティ対策を実施しなければなりません。これには、高度な暗号化技術の実装、厳格なアクセス制御の確立、潜在的な侵害を検出し対応するためのシステムの定期的な監査が含まれます。

医療分野における人工知能の統合が進む中、データ保護にはさらなる複雑さが加わります。組織は、研究データを不正なAI介入から保護しつつ、研究開発におけるAIツールの使用を促進するための微妙なバランスを取る必要があります。これには、AIの使用に関する明確なガイドラインの作成、徹底的なリスク評価の実施、AIが医療成果を向上させるために責任を持って活用される環境の育成が含まれます。これにより、医療機関は研究資産を保護しつつ、AI技術が医療科学の進歩に貢献することを確保できます。

新しい実践規範との整合

実践規範は、従来の医療セキュリティ評価を超えた高度なリスク評価アプローチを要求しています。医療機関は、直接的なセキュリティリスクだけでなく、AIシステムが患者データや臨床システムと相互作用することで生じる潜在的な脆弱性も考慮しなければなりません。

この評価プロセスでは、組織が以下を評価する必要があります：

患者ケアから管理プロセスに至るまで、臨床業務全体にわたるAIの実装の範囲と性質。これらの相互作用を理解することで、組織は潜在的な脆弱性を特定し、適切な保護対策を実施しながらケアの質を維持することができます。

医療機関は、セキュリティコントロールと臨床アクセスのバランスを慎重に取る必要があります。実践規範のリスク評価要件は、患者ケアを損なうことなく、AI特有の脆弱性を特定し対処するのに役立ちます。

技術的実装要件

実践規範は、医療環境におけるセキュリティ対策の実装に関する具体的なガイダンスを提供しています。組織は、機密性の高い患者データを保護しながら臨床効率を維持する包括的なセキュリティフレームワークを開発する必要があります。これには以下が含まれます：

AIシステムの権限を管理しながら厳格なセキュリティ基準を維持できる高度なアクセス制御システム。これらのシステムは、複雑な臨床ワークフローを処理しながら、機密性の高い患者情報への不正アクセスを防ぐ能力を持たなければなりません。

臨床業務に影響を与えることなく、潜在的なセキュリティインシデントを検出できる高度な監視機能。医療機関は、現代の医療提供に必要な応答性を維持しながら、AIシステムの動作を追跡できる必要があります。

トレーニングと意識向上の要件

実践規範は、AI関連のリスクと保護対策に特化した医療従事者向けの専門的なトレーニングを強調しています。トレーニング要件は、臨床スタッフの開発と運用の2つのセクションに分けることができます。

臨床スタッフの開発

医療機関は、AIシステムと患者データを保護するための独自の課題に対処する包括的なトレーニングプログラムを開発しなければなりません。これらのプログラムは、技術的なセキュリティ対策と臨床運用上の考慮事項の両方をカバーする必要があります。

医療スタッフは、臨床環境におけるAIシステムの可能性とリスクの両方を理解しなければなりません。この理解は、AIを活用して患者ケアを改善しながらセキュリティを維持するために重要です。

運用統合

トレーニングプログラムは、セキュリティ意識が組織文化の一部となるように、臨床ワークフローに統合されなければなりません。これには、新たな脅威と実践規範の下での新しい保護要件に対応する定期的な更新とリフレッシュコースが含まれます。セキュリティ意識を組織の文化の基本的な側面とすることを意図しています。これには、最新の脅威とそれに対抗する方法についてスタッフを最新の状態に保つための定期的な更新とリフレッシュコースの実施が含まれます。

さらに、これらのプログラムは、関連する実践規範に基づく新しい保護要件をカバーし、コンプライアンスを確保し、組織の全体的なセキュリティ姿勢を強化する必要があります。新たなリスクと進化する基準について従業員を継続的に教育することで、組織は機密情報をより効果的に保護し、患者やステークホルダーとの信頼を維持することができます。

インシデント対応と復旧計画

実践規範は、医療環境におけるAI関連のセキュリティイベントに特化した高度なインシデント対応能力を要求しています。組織は、予防と復旧の両方に対処しながら、継続的な患者ケアを確保する包括的な計画を策定しなければなりません。

対応フレームワークの開発

組織は、重要な臨床業務を維持しながら、AI関連のセキュリティインシデントを特定し対応するための明確な手順を確立しなければなりません。これらの手順には以下が含まれます：

患者ケアを中断することなく起動できる即時対応プロトコル。対応フレームワークは、セキュリティ要件と重要な医療サービスを維持する必要性をバランスさせなければなりません。

必要に応じて、臨床リーダーシップや規制当局を含む適切なステークホルダーがインシデント管理に関与することを保証するエスカレーション手順。

監視と継続的改善

実践規範は、医療機関内のシステムを継続的に評価し改善することの重要性を強調しています。組織は、人工知能アプリケーションの機能に関するリアルタイムの洞察を提供できる高度な監視システムを採用するべきであると強調しています。これらのシステムは、AIが意図した通りに動作し、潜在的な脅威から安全であることを保証するために重要です。継続的な監視を促進することで、これらの監視ツールは医療提供者が問題を迅速に特定し解決するのを助け、AIシステムの整合性と信頼性を維持します。さらに、システムのセキュリティだけでなく、患者ケアの質を向上させることにも重点が置かれています。AIの運用に関するリアルタイムの可視性により、医療専門家はデータ駆動の洞察を活用して情報に基づいた意思決定を行うことができ、最終的にはより良い患者の結果につながります。継続的な改善が奨励されており、AIシステムが時間とともに進化し、医療環境内の変化する要求と課題に対応できるようにしています。この積極的なアプローチは、組織が適応力と回復力を維持し、高いケアとセキュリティの基準を維持するのに役立ちます。

次のステップ

英国の新しい実践規範は、不正なAIアクセスから医療データを保護するための重要な進展を表しています。医療機関は、効率的な臨床業務と高品質な患者ケアを維持しながら、コンプライアンスのあるセキュリティ対策を実施するために決定的な行動を取らなければなりません。重要なステップには以下が含まれます：

即時の行動

医療機関は、現在のAI実装とセキュリティ対策の徹底的な評価を開始する必要があります。この評価は、技術的要件と臨床業務への影響の両方を考慮する必要があります。

戦略的計画

組織は、即時のコンプライアンス要件と長期的なセキュリティ目標の両方に対処する包括的な実施戦略を策定しなければなりません。これらの戦略には、臨床ワークフロー要件を考慮した明確なタイムラインとリソース配分計画が含まれている必要があります。

継続的な管理

成功した実施には、セキュリティ対策の継続的な監視と調整が必要です。医療機関は、患者ケアの質に焦点を当てながら、セキュリティプログラムの継続的な管理と改善のための明確なプロセスを確立する必要があります。

Kiteworks AIデータゲートウェイの実装

医療機関は、Kiteworks AIデータゲートウェイを活用することで、実践規範へのコンプライアンスを加速できます。この包括的なソリューションは、以下を通じて主要な医療要件に対応します：

• ゼロトラストAIデータアクセス：プラットフォームは、患者データとのAIの相互作用に特化した厳格なゼロトラスト原則を実装しています。これは、臨床環境における厳格なアクセス制御と継続的な検証のための実践規範の要件に直接一致します。
• コンプライアントなデータ取得：安全な取得拡張生成（RAG）を通じて、医療機関はAIモデルのパフォーマンスを安全に向上させながら、機密性の高い患者データアクセスを厳格に制御できます。この機能は、AIの革新と患者プライバシー要件のバランスを取る組織にとって特に重要です。
• 強化されたガバナンスとコンプライアンス：プラットフォームの堅牢なガバナンスフレームワークは、医療機関を支援します：
• 臨床AI実装全体で厳格なデータガバナンスポリシーを施行する
• 患者データとのすべてのAI相互作用の詳細な監査ログを維持する
• 実践規範と医療規制の両方に準拠する
• 臨床環境におけるAIデータアクセスパターンを監視し報告する
• リアルタイム保護：包括的な暗号化とリアルタイムのアクセス追跡は、実践規範が要求する継続的な監視と保護を提供し、医療機関が以下を可能にします：
• 患者データのライフサイクル全体を通じて機密性の高いデータを保護する
• 臨床情報へのAIシステムアクセスを追跡し制御する
• 潜在的なセキュリティインシデントに迅速に対応する
• 規制要件のための詳細なコンプライアンス文書を維持する

これらの機能を通じて、Kiteworksは、AIの革新を可能にしながら、実践規範が要求する厳格なデータ保護基準を維持し、継続的で高品質な患者ケアを確保するために医療機関を支援します。

Kiteworksのプライベートコンテンツネットワークを使用することで、組織はゼロトラストアプローチを用いた生成AIでAIリスクから機密コンテンツを保護します。KiteworksのAIデータゲートウェイは、安全なデータアクセスと効果的なデータガバナンスを提供し、データ侵害リスクを最小限に抑え、規制コンプライアンスを実証するためのシームレスなソリューションを提供します。Kiteworksは、コンテンツ層で定義された最小特権アクセスと、AIの取り込みからのダウンロードをブロックする次世代DRM機能を備えたコンテンツ定義のゼロトラストコントロールを提供します。

安全なデータアクセスと厳格なガバナンスに重点を置くことで、Kiteworksは、データ資産の整合性と機密性を維持しながらAI技術を活用する力を提供します。

KiteworksとAIの取り込みから機密データを保護する方法について詳しく知るには、カスタムデモをスケジュールしてください。

追加リソース

• ブログ投稿 Kiteworks: データセキュリティでAIの進歩を強化
• プレスリリース Kiteworks、NIST人工知能安全研究所コンソーシアムの創設メンバーに選出
• ブログ投稿 人工知能に関する米国大統領令、安全で信頼できる開発を要求
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