人工智能驱动的OMIC方法中的患者隐私
Juexiao Zhou1, Chao Huang2, Xin Gao1
1Computer Science Program, Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, 23955-6900, Kingdom of Saudi Arabia; Computational Bioscience Research Center, Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, 23955-6900, Kingdom of Saudi Arabia.
Trends in genetics : TIG
|April 18, 2024
概括
在omics分析中的人工智能 (AI) 构成隐私风险. 本研究概述了数据共享和模型培训中的威胁,并介绍了保护患者隐私在人工智能驱动的omics中的方法.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 奥米克斯数据分析越来越多地由人工智能 (AI) 提供动力.
- 在OMIC中的人工智能应用引发了严重的患者隐私问题.
- 保护敏感的患者信息对于伦理研究至关重要.
研究的目的:
- 在OMICS分析中识别与AI相关的关键隐私风险.
- 讨论在AI生命周期中保护患者隐私的方法.
- 提出评估隐私保护技术有效性的方法.
主要方法:
- 审查omics数据共享中的风险因素.
- 在人工智能模型培训期间分析隐私漏洞.
- 在发布人工智能模型和结果时检查隐私挑战.
- 讨论隐私保护和评估策略.
主要成果:
- 确定了在omics数据共享,AI模型培训和模型发布中对患者隐私的具体威胁.
- 概述了各种方法来减轻这些隐私风险.
- 强调了强大的隐私评估指标的重要性.
结论:
- 欧米克分析中的AI需要采取积极的隐私保护措施.
- 实施保护方法对于保持患者信任至关重要.
- 对隐私的持续评估对于负责地在基因组学中部署人工智能至关重要.
