論文の概要: Implications of Artificial Intelligence on Health Data Privacy and Confidentiality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01639v2
- Date: Mon, 06 Jan 2025 18:52:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 13:45:32.417237
- Title: Implications of Artificial Intelligence on Health Data Privacy and Confidentiality
- Title(参考訳): 人工知能が健康データプライバシと信頼度に与える影響
- Authors: Ahmad Momani,
- Abstract要約: 医療における人工知能の急速な統合は、医療診断、パーソナライズされた医療、運用効率に革命をもたらしている。
しかし、患者のデータのプライバシ、倫理的考慮、規制遵守に関する重大な問題が発生する。
本稿では、医療におけるAIの二重効果について検討し、その変革の可能性と、敏感な健康情報を保護するための重要な必要性を強調した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
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- Abstract: The rapid integration of artificial intelligence (AI) in healthcare is revolutionizing medical diagnostics, personalized medicine, and operational efficiency. However, alongside these advancements, significant challenges arise concerning patient data privacy, ethical considerations, and regulatory compliance. This paper examines the dual impact of AI on healthcare, highlighting its transformative potential and the critical need for safeguarding sensitive health information. It explores the role of the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) as a regulatory framework for ensuring data privacy and security, emphasizing the importance of robust safeguards and ethical standards in AI-driven healthcare. Through case studies, including AI applications in diabetic retinopathy, oncology, and the controversies surrounding data sharing, this study underscores the ethical and legal complexities of AI implementation. A balanced approach that fosters innovation while maintaining patient trust and privacy is imperative. The findings emphasize the importance of continuous education, transparency, and adherence to regulatory frameworks to harness AI's full potential responsibly and ethically in healthcare.
- Abstract(参考訳): 医療における人工知能(AI)の急速な統合は、医療診断、パーソナライズド医療、運用効率に革命をもたらしている。
しかし、これらの進歩とともに、患者のデータのプライバシ、倫理的考慮、規制遵守に関する重大な問題が発生する。
本稿では、医療におけるAIの二重効果について検討し、その変革の可能性と、敏感な健康情報を保護するための重要な必要性を強調した。
これは、データプライバシとセキュリティを確保するための規制フレームワークとして、健康保険ポータビリティと説明責任法(HIPAA)の役割を探求し、AI駆動型医療における堅牢な保護と倫理的基準の重要性を強調している。
糖尿病網膜症、腫瘍学、およびデータ共有をめぐる論争におけるAI応用を含むケーススタディを通じて、この研究はAI実装の倫理的・法的複雑さを浮き彫りにする。
患者の信頼とプライバシを維持しながらイノベーションを促進するバランスのとれたアプローチが不可欠である。
この発見は、医療におけるAIの潜在能力を最大限に倫理的に活用するために、継続的教育、透明性、および規制枠組みの遵守の重要性を強調している。
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