医療における AI の利点とセキュリティとプライバシーのリスクのバランスをとる

リスクベースのアプローチでは、プロバイダーは高リスク領域に多くの労力を投資し、低リスク領域には少ない労力を投資することが推奨されます。同時に、企業の内部監査とコンプライアンスへの投資は、リスクリターンを最大化するために直面​​する主要なリスクに合わせて行う必要があります。

5 つのリスク領域

医療組織は、内部監査およびコンプライアンスのリーダーが 2024 年の計画を立てる際に評価し、それらの領域が検討対象に含まれていることを確認する必要がある 5 つの最も高いリスク領域に直面しています。

• AI と新テクノロジー
• 競争
• サイバーセキュリティとデータ プライバシー
• 財務実績
• 労働力

リスク領域とは、医療組織が主要領域で目標を達成する能力を妨げる可能性のある領域です。これらの分野には、患者ケア、コンプライアンス、運営、戦略的成長、財務実績が含まれます。

さまざまなリスク領域により、医療提供者組織の中核となる能力が著しく損なわれます。さらに、これらのリスク領域の影響は企業全体に広がり、他の領域のリスクがさらに増大する可能性があります。

医療における AI の影響力の増大

GenAI モデルに基づく AI ツールは、医療機関に大きなメリットをもたらすことが期待されています。これらのツールは、医療行為と医療システムの効率を向上させ、より良いケアを提供できます。

スマート テクノロジーは医療業界で長年使用されてきましたが、新しい使用例が継続的に開発されるにつれて、AI やその他のツールが業界全体でますます受け入れられるようになってきています。医療提供者は、予約スケジュールなどのさまざまなプロセスのさまざまな側面を自動化することで、より迅速かつ正確な診断と治療の決定を可能にし、効率を高め、転帰を改善し、患者の消費者エクスペリエンスを向上させることができます。

これらのメリットを最大限に活用するには、医療提供者組織はさまざまなリスクを軽減するための措置を講じる必要があります。まず、大量の保護された医療情報が確実に保存され、保護されるようにする必要があります。これは、暗号化を使用してデータの機密性を保護する安全なストレージ システムを構築する必要があることを意味します。さらに、許可された担当者のみがこの機密情報にアクセスできるようにするために、厳格なアクセス制御ポリシーを開発する必要があります。 次に、AI モデルのトレーニング データを悪意のある攻撃者から保護することも重要です。不良データの導入を防ぐために、医療提供組織は効果的なデータ検証とスクリーニングのメカニズムを実装する必要があります。これには、データの正確性と信頼性を確保するためのデータ ソースのレビューが含まれます。さらに、データの使用状況をタイムリーに監視する必要があります。

AI ツールの利点

AI と新しいテクノロジーの数多くの利点に加えて、医療機関は次のことも行う必要があります。セキュリティとプライバシーのリスクを認識しています。企業がより多くの健康情報や患者の機密データを取得して保存するにつれて、これらの組織はより貴重な標的となり、関連するデータ侵害のリスクが増大します。

AI ツールが財務パフォーマンスに与える全体的な影響のコストを測定する場合、その有効性と、AI の導入およびツールを適切に使用するための従業員のトレーニングのコストを比較検討する必要があります。

AI ツールのメリットは、組織がこれらのツールとそれに伴うリスクを管理するための適切なスキルを持つ従業員を採用し、これらのツールを使用できるように従業員をトレーニングするという従業員の課題に対処できる場合にのみ実現されます。また、AI 自動化により、これらのツールを使用するために必要なスキルを持たない従業員が組織を退職するため、離職率が増加し、法的、評判、文化的リスクが増大する可能性があります。

私たちが特定した上位のリスクは、各医療組織の現在の能力、市場の特性、その他の要因に基づいて、さまざまな形で各医療組織に影響を及ぼします。医療リーダーとして、組織に対するこれらのリスクの影響を評価し、限られたリソースを組織の最も影響力のあるリスク領域に割り当てる内部監査およびコンプライアンス プログラムを開発する必要があります。

以上が医療における AI の利点とセキュリティとプライバシーのリスクのバランスをとるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。