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医疗保健中的信息技术治理、风险与合规

一、概述

本文报告聚焦医疗保健领域信息技术（IT）系统及人工智能（AI）/机器学习（ML）应用在治理、风险管理和合规（GRC）方面的组织责任，提出了一套完整的框架和实施指导。

核心安全责任

医疗组织需对AI开发和部署承担核心安全责任，包括：

• 数据保护机制
• 模型漏洞管理
• MLOps流水线安全
• 人工智能治理政策

本系列报告分为三部分，分别讨论GRC核心要素。报告应用了AI共享责任模型，明确定义了AI平台提供商、应用所有者、开发者及使用者的责任划分。

二、关键治理领域

1. 数据安全与隐私

• 数据真实性与许可管理：确保AI训练数据真实可靠
• 匿名化/假名化：使用先进技术（如差分隐私）保护患者隐私
• 数据最小化：仅收集必要数据，降低隐私风险
• 安全存储与传输：采用AES-256等加密标准加强数据保护

2. 模型安全

• 访问控制：执行严格的API身份验证，防止模型盗窃
• 安全运行环境：使用TEEs、HSM等硬件安全模块
• 漏洞管理：定期检测模型代码，防止恶意注入

3. 漏洞管理

• 建立完整的AI/ML资产清单
• 实施持续漏洞扫描与风险优先排序
• 跟踪修复进度，确保及时补救

三、最佳实践与框架

实施要素

采用RACI责任模型（执行、负责、咨询、知情），结合ISO 27001、NIST SSDF、AIRMF等标准框架，建立多层次合规体系。

关键标准与指南参考

• NIST人工智能风险管理框架（AIRMF）
• ISO/IEC 42001:2023人工智能管理系统（AIMS）
• CSA云控制矩阵（CCM）4.0版
• OWASP AI十大安全风险清单

四、总结

建议医疗组织：

1. 建立跨职能AI治理委员会，协调数据、技术与合规团队
2. 应用持续的漏洞管理和评估体系
3. 实施RACI责任模型，清晰划分AI治理权责
4. 定期审查治理政策和基础设施以适应技术变革

这种方法确保医疗组织在推进AI创新的同时，管理好技术伦理、安全与治理风险。