用于患者分析与研究的可信赖的人工智能/机器学习

IQVIA 提出了一种以 AI 安全为核心的隐私优先模型，用于患者分析和研究，该模型基于合成数据抽象、联邦学习架构和集成 AI 治理与隐私运营 (AI PrivOps) 监控，旨在实现安全有效的 AI/ML 应用。

核心观点

1. 责任创新：通过 AI 安全设计，在保护敏感数据的同时，实现健康和保健应用中的价值释放，平衡数据效用与严格保护。
2. AI 安全设计：将 AI 安全置于系统架构的核心，通过合成数据抽象、联邦学习架构和 AI PrivOps 实现持续监控和监督。
3. 合成数据抽象：将高维信号转换为不可逆的趋势向量，保留分析效用，最小化下游重建风险，实现跨孤立数据集的分析。
4. 联邦学习架构：数据在本地处理，仅合成趋势被组合用于建模，确保数据主权，降低暴露和未授权访问风险。
5. AI 治理与隐私运营 (AI PrivOps)：通过持续监控、可审计日志和自动化机制，确保数据按预期使用，符合企业级治理和风险策略。

关键数据和研究结论

• 数据抽象：通过输入转换、非可逆性和潜在空间建模，确保数据最小化和使用限制。
• 联邦学习过程：包括数据摄取（假名化和隔离）、水平联邦学习（生成合成趋势）、垂直联邦学习（AI 安全 AI/ML）和安全输出。
• 重建风险管理：通过维度降低、噪声注入和潜在空间建模，量化并降低重建风险。
• AI PrivOps 监控：嵌入关键指标，实现无暴露的监督，并通过人类参与流程确保问责制。
• 伦理委员会：提供额外的问责制层，确保与监管预期保持一致，并设定负责任和可信赖的 AI 使用标准。

该方案通过技术策略与隐私规范对齐，将 AI 和数据保护从理论概念转化为功能约束，实现隐私感知和 AI 安全的联邦建模。