De la réglementation à la résistance : des procédures éprouvées pour garantir les données de santé à l’ère de l’IA

Ces changements dans la politique de sécurité devraient être sur le radar des systèmes médicaux

En juin, Brian Fitzpatrick de Pennsylvanie et le représentant Jason Crow du Colorado ont voté en 2025 à la Chambre des représentants. Le projet de loi nommerait un contact entre le ministère de la Santé et des Services sociaux et l’Agence de sécurité pour la cybersécurité et les infrastructures, qui soutiendrait le partage des menaces en temps réel pour améliorer la réponse aux incidents et faciliter la formation en cybersécurité des organisations.

L’objectif de la loi est de minimiser les violations et de minimiser la perte de données en cas de violation. Si le projet de loi est adopté, ce sera probablement à court terme pour les organisations médicales, en particulier les hôpitaux ruraux, indépendants et communautaires, des exigences de conformité accrues.

Conformément au commandement exécutif visant à supprimer la barrière du leadership américain dans l’IA, la Maison Blanche a publié le Plan d’action américain sur l’IA, qui considère la domination de l’IA comme un impératif de sécurité nationale.

Il existe cependant des divergences entre le projet de loi proposé et le plan. L’intention du plan d’action est de permettre à davantage d’idées et de données de circuler librement entre les organisations pour améliorer l’innovation de la nation ; Le projet de loi proposé concerne la sécurité des données.

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Par exemple, les grands modèles de langage ont besoin d’autant de données qu’ils peuvent en consommer. Or, encourager la formation illimitée de modèles d’IA est contraire à l’objectif du Cyber ​​Act, qui cherche à garantir que seuls les bons aient accès à certaines données. Les organismes de santé doivent être conscients de cette dichotomie.

Une autre politique liée à la sécurité dont il faut tenir compte est la règle de sécurité HIPAA proposée pour renforcer la cybersécurité des informations de santé électroniques protégées. S’il était adopté, les organismes de santé seraient tenus de conserver des données plus détaillées qu’actuellement pour effectuer des analyses de risques. Ils devraient informer les entités des incidents de sécurité.

Même si la mise à jour des exigences améliorerait la sécurité, certaines d’entre elles pourraient créer un fardeau supplémentaire pour les organisations. Par exemple, les systèmes médicaux devront mettre en œuvre une vérification multifactorielle pour les e-mails et le cryptage des informations électroniques personnelles sur la santé, au repos et en mouvement.

Enfin, les organisations médicales devraient également être conscientes de deux politiques de Biden : empêcher l’accès aux données personnelles sensibles américaines et aux données liées au gouvernement des pays intéressés ou aux prises avec la règle finale, et aux données proposées par les Américains avant les opposants étrangers de 2024. Bref, ces objectifs réduisent la quantité de données qui peuvent être collectées et envoyées à certains opposants.

Impact de l’IA sur l’accès aux systèmes de santé sur les données et la sécurité

Outre les changements contrôlés par les politiques, l’IA est devenue rapidement un catalyseur pour inciter les organismes de santé à privilégier les données et la sécurité. Il est essentiel de disposer d’une gestion solide des données et de l’IA, avec une solide compréhension du rôle que doit jouer la sécurité dans les deux cas, car l’organisation prévoit d’utiliser des outils d’IA et de s’en protéger. De nombreuses organisations prendront enfin conscience qu’il est temps de prêter attention aux données et à la sécurité et de leur accorder le temps, les efforts et les investissements dont elles ont besoin.

Grâce à une gestion robuste des données et de l’IA, les organismes de santé peuvent utiliser l’IA et l’automatisation. Prenons par exemple une réponse automatisée aux incidents : au lieu de le remarquer et d’y répondre, ils peuvent reconnaître la solution aux incidents de l’incident d’IA que l’incident se produit et démarre automatiquement le processus défini dans les principes de sécurité de l’organisation. Il peut reconnaître les connexions suspectes et imposer des restrictions autour de cette identité pour protéger les données du système de santé. Cela devient plus courant.

Si l’IA peut aider les organisations médicales à répondre aux problèmes de sécurité, elle présente également de nouveaux risques. Ensembles de données volumineux Les systèmes de santé sont exposés à un plus grand risque, car l’accès au réseau pour de grandes quantités de données est plus précieux pour les cybercriminels que des données moins centralisées qui auraient pu être volées plus tôt. Il s’agit d’un problème de sécurité pour les hôpitaux dans lesquels le LLMS et d’autres modèles d’IA sont formés.

Un autre aspect à prendre en compte par les organisations de santé est le biais de l’automatisation. Il est important d’avoir une personne au courant qui vérifie les résultats de l’IA, mais au fil du temps, les gens relâchent leur supervision et donnent plus de puissance à ces systèmes. Si un acteur malveillant accède à l’IA sans une supervision solide, celle-ci pourrait être utilisée contre l’organisation.

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