用于患者分析和研究的可信AI/ML

本白皮书介绍了 IQVIA 开发的可信赖人工智能（AI）/机器学习（ML）架构，旨在解决敏感健康数据在 AI/ML 应用中的隐私和安全挑战。该架构基于三大核心支柱：合成数据抽象、联邦学习架构和集成 AI 治理与隐私操作（AI PrivOps）。

核心观点

1. AI 安全设计原则：提出以 AI 安全为核心系统架构设计理念，通过合成数据抽象、联邦学习和 AI PrivOps 实现数据保护与高效分析。
2. 联邦学习架构：采用数据去中心化处理，确保原始数据不离开源头，仅合成趋势向量参与建模，降低暴露风险。
3. 合成数据抽象：将高维信号转化为不可逆的趋势向量，保留分析价值的同时消除个体级细节，实现近零暴露。
4. AI PrivOps 监管：建立持续监控和审计机制，通过自动化度量、人类审核和伦理委员会确保合规性。

关键数据与研究结论

• 数据流程：分为源数据摄取（假名化与隔离）、水平联邦学习（生成合成趋势）、垂直联邦学习（AI 安全建模）和输出验证四个阶段。
• 重建风险管理：通过维度缩减、噪声注入和潜在空间建模，量化并降低模型逆向推理可能性，重建风险控制在可接受阈值以下。
• 治理框架：采用基于 ISO/IEC 42001 和 NIST 框架的“控制映射”方法，结合 AI 代理和人工审核实现动态合规。

该架构通过技术设计（如不可逆转换、联邦处理）和流程监管（AI PrivOps、伦理委员会）实现隐私与 AI 效能的平衡，为医疗健康领域设定了新的可信赖 AI 标准。