Sfide e approcci innovativi per tutelare i dati sensibili nell’era dell’intelligenza artificiale applicata alla sanità
L’uso delle cartelle cliniche elettroniche per scopi secondari, come la ricerca e l’analisi dei dati, sta aprendo nuove opportunità nel campo della medicina, grazie all’impiego dei modelli di deep learning linguistici di grandi dimensioni (LLM). Tuttavia, l’integrazione di queste tecnologie solleva preoccupazioni significative riguardo la privacy dei pazienti. Un recente commento, pubblicato sulla rivista NPJ Digital Medicine, evidenzia le sfide legate alla protezione dei dati sanitari in un contesto di crescente utilizzo dell’AI generativa e sottolinea l’esigenza di adottare strategie mirate per mitigare i rischi e garantire la conformità alle leggi sulla privacy.
Uso secondario delle cartelle cliniche elettroniche
e sfide legate alla privacy
Le cartelle cliniche elettroniche hanno come scopo principale la cura del paziente, raccogliendo al loro interno tutte le informazioni relative alla salute. Tuttavia, possono essere utilizzate anche per scopi secondari come ricerca clinica e sorveglianza epidemiologica. L’integrazione di LLM in questi processi può migliorare l’analisi dei dati, ma solleva preoccupazioni riguardo la privacy e la sicurezza delle informazioni sensibili. Regolamenti come il GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati) in Europa e l’HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) negli Stati Uniti stabiliscono linee guida per la protezione dei dati sanitari. Tuttavia, con l’avvento dell’AI generativa e dei LLM, è necessaria una valutazione più approfondita dei rischi e l’adozione di strategie specifiche per garantire la conformità a questi regolamenti.
Strategie di protezione della privacy
Per mitigare i rischi associati all’uso di LLM applicati alle cartelle cliniche elettroniche, sono possibili diverse strategie:
- LLM locali con protezione della privacy: implementare modelli di linguaggio localmente, sui dispositivi o server interni, per limitare l’esposizione dei dati sensibili durante l’elaborazione.
- Generazione di dati sintetici: creare dataset sintetici che mantengano le caratteristiche statistiche dei dati reali, riducendo il rischio di esposizione di informazioni identificabili.
- Privacy differenziale: applicare tecniche che aggiungono rumore controllato ai dati o ai risultati delle query, garantendo che le informazioni individuali non possano essere ricostruite o identificate.
- Deidentificazione: rimuovere o mascherare informazioni identificabili dalle cartelle cliniche elettroniche, assicurando che i dati utilizzati per l’addestramento dei modelli non possano essere ricondotti a individui specifici.
La necessità di un approccio contestualizzato alla privacy
Il commento evidenzia l’importanza di adottare un approccio contestualizzato nella protezione della privacy, che consideri le specifiche esigenze e i rischi legati a ciascun compito e applicazione. Questo implica non solo l’adozione di politiche organizzative adeguate, ma anche la formazione continua del personale e l’implementazione di misure tecniche avanzate per garantire la sicurezza dei dati. In conclusione, l’integrazione dei modelli LLM nelle cartelle cliniche elettroniche rappresenta un’opportunità rilevante per migliorare l’assistenza sanitaria e potenziare la ricerca. Tuttavia, sarà fondamentale adottare strategie robuste per proteggere la privacy dei pazienti e assicurare la piena conformità alle normative vigenti.
Fonte
- Jonnagaddala, J., Wong, Z.SY. Privacy preserving strategies for electronic health records in the era of large language models. npj Digit. Med. 8, 34 (2025).
