[Перевод] Безопасная AI-управляемая система раннего выявления для анализа медицинских данных и диагностики
Искусственный интеллект всё активнее используется в медицине, но работа с чувствительными данными требует не только высокой вычислительной мощности, но и строгого соблюдения стандартов конфиденциальности.
В этой статье рассматривается архитектура AI-управляемой системы раннего выявления заболеваний, построенная на основе стандартов HL7 и FHIR. Она включает 8 взаимосвязанных уровней, обеспечивающих защищённое хранение данных, безопасные вычисления, обучение моделей с учётом дифференциальной конфиденциальности, управление доступом и аудит. Такой подход позволяет использовать AI для медицинской диагностики, минимизируя риски утечек данных и гарантируя соответствие нормативным требованиям.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- [Перевод] Как найти исходный IP любого веб-сайта за WAF
- Приоритизация уязвимостей с EPSS в кибербезопасности
- Безопасность приложений: инструменты и практики для Java-разработчиков
- Как технологические гиганты переосмысливают кибербезопасность в эпоху ИИ-агентов
- Агентство мобильной разработки InstaDev: «Быстро, дёшево, качественно»: Почему заказчики не могут получить всё сразу - и чем это оборачивается
- Spark_news: «Авито» направит свыше 1 млрд. рублей на финансирование собственного научно-исследовательского подразделения
- Карты, деньги, два клика: как превратить Яндекс Карты в главный источник клиентов в 2025 году
- Внедрение шеллкода в Microsoft Office, или как злоумышленники эксплуатируют старую уязвимость в новых атаках
- Шухрат Мамасыдыков: Как попасть в рекомендации ChatGPT и продвигать бренд без рекламы
- МТС Твой бизнес: Аналитика МТС AdTech и МТС Банка: альфа впервые обошли зумеров по количеству покупок на маркетплейсах