Студенты-медики массово передают конфиденциальные данные пациентов нейросетям

По данным Vademecum, опубликованное в журнале «Пациентоориентированная медицина и фармация» исследование показало: 12,4% будущих врачей отправляли медицинские данные пациентов сторонним сервисам генеративного ИИ, а свыше 55% респондентов не знали внутренних регламентов защиты персональных данных в своих организациях. Исследование не переводит эту цифру на счет конкретных клиник: оно основано на самоотчетах студентов и ординаторов, поэтому реальная частота передачи данных может быть выше. Для пациента предупреждение вполне практическое: удаления имени из файла недостаточно, чтобы гарантировать неузнаваемость человека.

С первого курса доля передачи выросла до 21%

В анонимном опросе участвовали студенты 1–6 курсов и ординаторы, медианный возраст респондентов составил 21 год.

• Доля загружавших данные пациентов выросла с 7,5% на младших курсах до 21% на старших. Среди ординаторов этот показатель составил 14,6%.
• Загрузить реальный снимок пациента были готовы 42,5% опрошенных.
• 55,1% не знали, как их организация регулирует использование ИИ.
• Готовность сообщать пациенту об использовании ИИ снизилась с 43,4% до 24,4%. По мнению авторов, с расширением доступа к данным снижается и чувствительность к правам пациента.
• Среди загружавших данные 22% считали такие действия недопустимыми, но всё равно совершали их.

Знание рисков само по себе не сдерживало поведение: самооценка соответствующих знаний у загружавших данные оказалась выше, чем у остальных респондентов, 3,53 против 3,36 балла по пятибалльной шкале. Авторы сделали вывод, что образовательные меры стоит дополнять защитой, встроенной в инфраструктуру организации.

«Обезличивание» оказалось зонтичным термином

Исследователи разграничивают три состояния данных:

• Деидентификация: удаление или маскирование явных идентификаторов.
• Псевдонимзация: замена идентификаторов кодом, ключ к которому хранится отдельно.
• Анонимизация: необратимая процедура, после которой установить личность невозможно.

Удаление прямых идентификаторов не гарантирует анонимности: современные ИИ-модели способны восстанавливать личность по косвенным признакам. По мнению авторов, российское законодательство использует единый термин «обезличивание», из-за чего граница между этими состояниями размывается.

Следовательно, ответ клиники «данные обезличены» требует уточнения. Какой именно метод применен, можно ли восстановить пациента, кто хранит ключ и оценивался ли риск узнаваемости? Формулировка без ответов выглядит надежной ровно до первого инцидента.

Что спросить у клиники до передачи данных

Авторы предлагают четыре уровня защиты. Их удобно превратить в конкретные вопросы:

1. Есть ли прямой запрет на ввод данных пациентов в общедоступные облачные ИИ-сервисы? Правило должно быть доведено до каждого сотрудника и обучающегося.

2. Где проводятся клинические задачи с ИИ? Авторы предлагают локальные решения в защищенном контуре организации и системы, зарегистрированные как медицинские изделия.

3. Как защищаются данные? Организация должна обезличивать их на своей стороне и заранее оценивать риск узнаваемости.

4. Будет ли пациент уведомлен об использовании ИИ и возможной передаче его данных?

Ответы стоит получить письменно, особенно если клиника ссылается на «полную аномизацию» или «защищенный контур». Из 59,8% респондентов, возложивших ответственность за решение с участием ИИ на врача, нельзя выводить норму закона: это мнение опрошенных. Столь же важно, что только 35,8% будущих врачей считают необходимым информировать пациента о применении ИИ.

Главный тревожный сигнал для пациента прост: клиника использует ИИ, но не может объяснить, какие данные покидают ее контур, как они обезличиваются и будет ли пациент уведомлен. До выяснения этих обстоятельств цифровая услуга остается технологией с неизвестными правилами игры.