Den brittiska AI-modellen ”Foresight” har tränats på medicinska data från 57 miljoner personer som använt NHS (National Health Service) i England. Syftet är att kunna förutsäga sjukdomar och trender inom sjukvården, vilket på sikt kan möjliggöra mer förebyggande vård och tidiga insatser. Modellen bygger på Metas öppna språkmodell Llama 2 och omfattar 10 miljarder händelser från åtta olika medicinska datakällor, insamlade mellan 2018 och 2023.
Potentiella fördelar
- Förbättrad diagnostik: Kan hjälpa läkare att förutse komplikationer innan de uppstår.
- Bättre resursplanering: Kan förutsäga framtida vårdbehov och trender (t.ex. sjukhusinläggningar, hjärtinfarkter).
- Storskalig preventiv vård: Möjlighet att tidigt identifiera riskgrupper.
Integritets- och etikproblem
- Risk för återidentifiering: Trots att data är ”de-identifierad” (direkta personuppgifter borttagna), finns risk att individer kan identifieras genom mönster i datan.
- Brist på transparens: Det är svårt för allmänheten att förstå hur deras data används, vilket kan underminera förtroendet för sjukvården.
- Begränsad möjlighet att välja bort: Eftersom datan är de-identifierad gäller inte vanliga opt-out-mekanismer, och det är svårt eller omöjligt att ta bort enskilda personers data från en tränad AI-modell.
- GDPR och lagstiftning: Det är oklart hur GDPR ska tillämpas när data är de-identifierad men inte fullt anonymiserad. Det finns juridiska gråzoner kring vad som gäller för AI-modeller som tränats på sådan data.
- Etiska frågor: Flera experter menar att etiken och individens rättigheter borde vara utgångspunkten – inte en eftertanke – vid utveckling av denna typ av AI.
Säkerhetsåtgärder
- Säker miljö: AI:n körs i en specialbyggd säker NHS-miljö och är endast tillgänglig för godkända forskare.
- Tredjepartsleverantörer: Amazon Web Services och Databricks tillhandahåller infrastruktur men har inte tillgång till själva datan.
Analys och reflektion
Det här projektet illustrerar både den enorma potentialen och de betydande riskerna med att använda AI på stora mängder känsliga hälsodata:
- Potentialen är enorm: Om Foresight fungerar som tänkt kan det revolutionera hur sjukvården arbetar med prevention och resursfördelning.
- Integritetsriskerna är reella: Att data är ”de-identifierad” innebär inte att den är helt anonym, särskilt när det handlar om så rika och detaljerade dataset.
- Juridiska och etiska frågor kvarstår: Hur ska lagar som GDPR tolkas när det gäller AI-träning? Hur säkerställer man patienternas rätt till kontroll över sina egna data?
Slutsats
Foresight-projektet visar att tekniska framsteg inom AI och sjukvård måste balanseras mot starka integritets- och etiska skydd. Transparens, möjlighet till opt-out och tydlig kommunikation med allmänheten är avgörande för att bevara förtroendet för sjukvården. Forskare och beslutsfattare måste fortsätta att arbeta med dessa frågor i takt med att teknologin utvecklas.
Vill du ha mer detaljer om hur Foresight fungerar tekniskt, eller vill du veta mer om de juridiska aspekterna?
Citations:
Answer from Perplexity: pplx.ai/share
