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医疗人工智能稳健发展 轻巧信息量能发挥最大功效

医疗人工智能稳健发展 轻巧信息量能发挥最大功效

由於发展医疗人工智能(AI)需要很多数据作为研究基底,过往大家可能都认为数据收集越多越好,但随着创新科技发展,信息安全与人类生活变得越来越紧密,无论是黑客浪潮兴起或是个人权益意识抬头,都让产业界开始反思大数据的收集和管理成本,以及实际使用上的优劣和顺手度。

针对欧盟GDPR规范与AI医药研发的领域,中央研究院欧美研究所助研究员何之行表示,GDPR的缘起,从1995年个人数据保护指令,到2016年通过GDPR决定取代1995年指令,接着在2018年5月25日施行GDPR,这一系列进程,在在显示欧盟对於数据的掌控与保护,其中以过去从政府由上而下严格监控全国的德国最为代表。

合规GDPR 生医新创的路能走得更顺

GDPR有4个大原则,包括数据最小化原则、目的特定原则、透明性原则、课责性原则,这些原则与医疗AI发展很有相关,因为收集数据可能会牵涉到目的特定原则当中的数据二次利用、兼容性判断标准。

可能会有产业人士思考,如果GDPR的规定太过复杂,是否就不要做欧洲生意与技术研发就好了,然而,GDPR有很强大的域外效力,也就是说,只要是提供欧盟公民服务的产品服务,即便服务企业注册在欧盟以外的地方,信息保护方面依旧会受到GDPR规范。

数据可以被收集 给予者也有权要求删除

GDPR包含被遗忘权和删除权,代表着信息给予者可以在任何时候要求信息收集者将数据删除,然而,在医学人工智能或是各式演算法训练的情境之下,这些用来「训练」电脑的数据,已经将类神经网络训练完成,该如何「确切」且「完整」删除也是现在法务与信息人员正在研讨的切入点。

这些原本就已经在数据库当中的数据,未来可能也需要依照当事人要求而删除。何之行补充说道,「拒绝机器学习分析的权利」也将是未来AI发展时大家会碰到的问题,也就是当事人有权在特定情况下,拒绝数据控制端处理当事人的数据。

GDPR强调预先式隐私保护(Privacy by Design),脉络化评估隐私风险的冲击,对於二次利用的侵害都有全面的评估。此外,若是数据已经匿名化以及去连结(Anonymous),那麽就已经不属於个人数据;然而若是仅是假名化,数据仍可识别,那麽数据原本拥有者还是可以主张,在特定情况下可以要求删除与退出特定演算计划。

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