Bescherm patiëntgegevens tegen AI-systemen volgens de nieuwe gedragscode – Een gids voor Britse zorgorganisaties

De Britse zorgsector bevindt zich op een cruciaal moment in haar digitale transformatie. Terwijl kunstmatige intelligentie de zorgverlening revolutioneert, van diagnostische ondersteuning tot patiëntenzorgbeheer, staan zorgorganisaties voor de complexe uitdaging om gevoelige patiëntgegevens te beschermen en tegelijkertijd het potentieel van AI te benutten om zorgresultaten te verbeteren. De nieuwe Code of Practice voor AI-cybersecurity van de Britse overheid komt op een essentieel moment en biedt onmisbare richtlijnen voor zorgorganisaties die door dit complexe landschap navigeren.

De brede adoptie van AI-technologieën in het Britse zorgsysteem biedt ongekende kansen om de patiëntenzorg te verbeteren, maar introduceert ook nieuwe risico’s voor de beveiliging en privacy van patiëntgegevens. De nieuwe Code of Practice stelt cruciale vereisten vast voor de bescherming van deze AI-systemen en de gevoelige patiëntgegevens die zij verwerken.

AI-risico’s in de zorg

De introductie van kunstmatige intelligentie in de zorgsector brengt een uniek scala aan uitdagingen met zich mee die zorgvuldig moeten worden overwogen onder de nieuw vastgestelde Code of Practice. De belangrijkste uitdaging is het waarborgen van de privacy van patiënten, aangezien AI-systemen vaak afhankelijk zijn van grote datasets die gevoelige niet-openbare persoonlijke informatie (NPI) kunnen bevatten, waaronder persoonlijke of beschermde gezondheidsinformatie. Het waarborgen van de vertrouwelijkheid en beveiliging van deze gegevens is essentieel om de rechten van patiënten te beschermen en te voldoen aan wetgeving zoals de Data Protection Act 2018.

Er zijn andere risico’s die buiten de scope van deze post vallen. Denk aan de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-gestuurde tools, de integratie van AI met bestaande zorgsystemen, ethische overwegingen rondom de besluitvorming van AI-systemen en hun impact op patiëntuitkomsten, transparantie in hoe AI-algoritmes beslissingen nemen, en meer.

De nieuwe Code of Practice is erop gericht deze uitdagingen aan te pakken door standaarden en richtlijnen te stellen voor de verantwoorde inzet van AI-technologieën in de zorg. Er wordt nadruk gelegd op het prioriteren van het welzijn van de patiënt, het beschermen van dataprivacy en het bevorderen van transparantie en verantwoording bij het gebruik van AI-systemen.

Zorgorganisaties moeten deze risico’s begrijpen om effectieve beschermingsmaatregelen te implementeren en tegelijkertijd de kwaliteit en efficiëntie van de patiëntenzorg te behouden.

Elektronische patiëntendossiers en klinische systemen

Het gebruik van AI in elektronische patiëntendossiers (EHR-systemen) vormt een van de meest gevoelige gebieden die bescherming vereisen onder de Code of Practice. Zorgorganisaties moeten patiëntendossiers beschermen en tegelijkertijd de toegankelijkheid behouden die nodig is voor effectieve zorgverlening. Dit delicate evenwicht vereist geavanceerde beveiligingsmaatregelen die beschermen tegen ongeautoriseerde AI-toegang zonder de zorgprocessen te verstoren.

Zorgverleners moeten patiëntgegevens beschermen en tegelijkertijd waarborgen dat AI-systemen klinische besluitvorming effectief ondersteunen. De Code of Practice biedt essentiële richtlijnen om dit evenwicht te bereiken zonder concessies te doen aan de zorgkwaliteit.

Klinische beslissingsondersteunende systemen

De bescherming van AI-gestuurde klinische beslissingsondersteunende systemen vormt een andere kritieke uitdaging onder de Code. Naarmate deze systemen steeds meer invloed hebben op patiëntenzorg, moeten zorgorganisaties robuuste beveiligingsmaatregelen implementeren die zowel de AI-modellen als de patiëntgegevens die zij verwerken beschermen.

De Code of Practice introduceert essentiële vereisten voor de bescherming van AI-ondersteunde klinische ondersteuningssystemen. Zorgverleners moeten nu aantonen dat hun AI-implementaties beschikken over geavanceerde controles die ongeautoriseerde toegang voorkomen en tegelijkertijd de klinische effectiviteit behouden.

Onderzoeks- en ontwikkelingsdata

De bescherming van medische onderzoeksdata vereist bijzondere aandacht onder de nieuwe Code. Zorgorganisaties moeten uitgebreide beveiligingsmaatregelen implementeren die waardevolle onderzoeksdata beschermen tegen ongeautoriseerde AI-toegang, terwijl legitieme AI-gestuurde onderzoeks- en ontwikkelingsactiviteiten mogelijk blijven. Dit houdt in dat er geavanceerde encryptietechnologieën worden toegepast, strikte toegangscontroles worden ingesteld en systemen regelmatig worden gecontroleerd om potentiële datalekken te detecteren en erop te reageren.

Met de groeiende integratie van kunstmatige intelligentie in de medische sector ontstaat er een extra laag van complexiteit in gegevensbescherming. Organisaties moeten een evenwicht vinden tussen het afschermen van onderzoeksdata tegen ongeautoriseerde AI-interventies en het bevorderen van het gebruik van AI-tools die innovatie in onderzoek en ontwikkeling kunnen versnellen. Dit vraagt om heldere richtlijnen voor AI-gebruik, grondige risicobeoordelingen en het creëren van een omgeving waarin AI op verantwoorde wijze kan worden ingezet om de zorg te verbeteren. Zo kunnen zorginstellingen hun onderzoeksactiva beschermen en tegelijkertijd zorgen dat AI-technologieën een positieve bijdrage leveren aan de vooruitgang van de medische wetenschap.

Afstemming op de nieuwe Code of Practice

De Code vereist een geavanceerde benadering van risicobeoordeling die verder gaat dan traditionele beveiligingsevaluaties in de zorg. Zorgorganisaties moeten nu niet alleen directe beveiligingsrisico’s overwegen, maar ook potentiële kwetsbaarheden die ontstaan door de interactie van AI-systemen met patiëntgegevens en klinische systemen.

Dit beoordelingsproces vraagt van organisaties dat zij het volgende evalueren:

De reikwijdte en aard van AI-implementatie binnen de klinische processen, van patiëntenzorg tot administratieve taken. Door deze interacties te begrijpen, kunnen organisaties potentiële kwetsbaarheden identificeren en passende beschermingsmaatregelen nemen zonder concessies te doen aan de zorgkwaliteit.

Zorgorganisaties moeten beveiligingsmaatregelen zorgvuldig afstemmen op klinische toegankelijkheid. De risicobeoordelingsvereisten van de Code helpen organisaties AI-specifieke kwetsbaarheden te identificeren en aan te pakken zonder de patiëntenzorg te schaden.

Technische implementatievereisten

De Code biedt specifieke richtlijnen voor het implementeren van beveiligingsmaatregelen in zorgomgevingen. Organisaties moeten uitgebreide beveiligingskaders ontwikkelen die gevoelige patiëntgegevens beschermen en tegelijkertijd de klinische efficiëntie behouden. Dit omvat:

Geavanceerde toegangscontrolesystemen die AI-systeemrechten kunnen beheren en tegelijkertijd strikte beveiligingsnormen handhaven. Deze systemen moeten complexe klinische workflows aankunnen en ongeautoriseerde toegang tot gevoelige patiëntinformatie voorkomen.

Geavanceerde monitoringmogelijkheden die potentiële beveiligingsincidenten kunnen detecteren zonder klinische processen te verstoren. Zorgorganisaties moeten het gedrag van AI-systemen kunnen volgen en tegelijkertijd de responsiviteit behouden die nodig is voor moderne zorgverlening.

Vereisten voor training en bewustwording

De Code of Practice benadrukt gespecialiseerde training voor zorgpersoneel, die verder gaat dan traditionele beveiligingsbewustwording en zich specifiek richt op AI-gerelateerde risico’s en beschermingsmaatregelen. De trainingsvereisten zijn op te delen in twee onderdelen: ontwikkeling van klinisch personeel en operationele integratie.

Ontwikkeling van klinisch personeel

Zorgorganisaties moeten uitgebreide trainingsprogramma’s ontwikkelen die de unieke uitdagingen van het beschermen van AI-systemen en patiëntgegevens behandelen. Deze programma’s moeten zowel technische beveiligingsmaatregelen als klinische operationele overwegingen omvatten.

Zorgpersoneel moet zowel het potentieel als de risico’s van AI-systemen in klinische omgevingen begrijpen. Dit inzicht is essentieel om de beveiliging te waarborgen en tegelijkertijd AI in te zetten voor betere patiëntenzorg.

Operationele integratie

Trainingsprogramma’s moeten worden geïntegreerd in klinische workflows, zodat beveiligingsbewustzijn onderdeel wordt van de organisatiecultuur. Dit omvat regelmatige updates en opfriscursussen over opkomende bedreigingen en nieuwe beschermingsvereisten onder de Code. Het doel is beveiligingsbewustzijn tot een fundamenteel onderdeel van de organisatiecultuur te maken. Dit houdt in dat medewerkers regelmatig worden bijgepraat over de nieuwste dreigingen en hoe deze te bestrijden.

Bovendien moeten deze programma’s nieuwe beschermingsvereisten behandelen zoals uiteengezet in de relevante Code, om naleving te waarborgen en de algehele beveiligingsstatus van de organisatie te versterken. Door medewerkers continu te informeren over opkomende risico’s en veranderende standaarden, kan de organisatie gevoelige informatie beter beschermen en het vertrouwen van patiënten en belanghebbenden behouden.

Incidentrespons en herstelplanning

De Code vereist geavanceerde incidentresponsmogelijkheden die specifiek zijn ontworpen voor AI-gerelateerde beveiligingsincidenten in zorgomgevingen. Organisaties moeten uitgebreide plannen ontwikkelen die zowel preventie als herstel omvatten, terwijl de continuïteit van de patiëntenzorg wordt gewaarborgd.

Ontwikkeling van een responskader

Organisaties moeten duidelijke procedures opstellen voor het identificeren en afhandelen van AI-gerelateerde beveiligingsincidenten, met behoud van kritieke klinische processen. Deze procedures moeten onder meer het volgende bevatten:

Directe responsprotocollen die kunnen worden geactiveerd zonder de patiëntenzorg te verstoren. Het responskader moet beveiligingsvereisten afwegen tegen de noodzaak om essentiële zorgdiensten te blijven leveren.

Escalatieprocedures die ervoor zorgen dat de juiste belanghebbenden betrokken zijn bij het incidentmanagement, waaronder de klinische leiding en toezichthouders indien nodig.

Monitoring en continue verbetering

De Code benadrukt het belang van het voortdurend beoordelen en verbeteren van de systemen binnen zorgorganisaties. Organisaties wordt geadviseerd om geavanceerde monitoringsystemen te implementeren die realtime inzicht bieden in de werking van kunstmatige intelligentie-toepassingen. Deze systemen zijn essentieel om te waarborgen dat AI functioneert zoals bedoeld en veilig blijft voor potentiële bedreigingen. Door voortdurende controle kunnen zorgverleners snel problemen signaleren en oplossen, waardoor de integriteit en betrouwbaarheid van AI-systemen behouden blijft. De nadruk ligt niet alleen op systeembeveiliging, maar ook op het verbeteren van de kwaliteit van de patiëntenzorg. Realtime zicht op AI-operaties stelt zorgprofessionals in staat datagedreven beslissingen te nemen, wat uiteindelijk leidt tot betere zorgresultaten. Continue verbetering wordt aangemoedigd, zodat AI-systemen zich ontwikkelen om te voldoen aan de veranderende eisen en uitdagingen in de zorg. Deze proactieve aanpak helpt organisaties flexibel en weerbaar te blijven, met hoge standaarden voor zorg en beveiliging.

Vervolgstappen

De nieuwe Britse Code of Practice is een belangrijke stap in het beschermen van zorgdata tegen ongeautoriseerde AI-toegang. Zorgorganisaties moeten nu daadkrachtig handelen om beveiligingsmaatregelen te implementeren die aan de eisen voldoen, terwijl efficiënte klinische processen en hoogwaardige patiëntenzorg behouden blijven. Essentiële stappen zijn onder meer:

Directe acties

Zorgorganisaties dienen te beginnen met een grondige beoordeling van hun huidige AI-implementaties en beveiligingsmaatregelen. Deze evaluatie moet zowel technische vereisten als de impact op klinische processen omvatten.

Strategische planning

Organisaties moeten uitgebreide implementatiestrategieën ontwikkelen die zowel directe nalevingsvereisten als langetermijnbeveiligingsdoelen adresseren. Deze strategieën moeten duidelijke tijdlijnen en plannen voor resourceallocatie bevatten die rekening houden met de vereisten van klinische workflows.

Voortdurend beheer

Succesvolle implementatie vereist voortdurende monitoring en aanpassing van beveiligingsmaatregelen. Zorgorganisaties moeten duidelijke processen opstellen voor het doorlopend beheren en verbeteren van hun beveiligingsprogramma’s, met blijvende aandacht voor de kwaliteit van de patiëntenzorg.

Kiteworks AI Data Gateway implementeren

Zorgorganisaties kunnen hun naleving van de Code of Practice versnellen door gebruik te maken van de Kiteworks AI Data Gateway. Deze allesomvattende oplossing adresseert belangrijke zorgvereisten door middel van:

• Zero-Trust AI Data Access: Het platform hanteert grondige zero-trust principes die specifiek zijn ontworpen voor AI-interacties met patiëntgegevens. Dit sluit direct aan bij de vereisten van de Code voor strikte toegangscontroles en continue verificatie in klinische omgevingen.
• Nalevingsgerichte data-opvraging: Via veilige retrieval-augmented generation (RAG) kunnen zorgorganisaties AI-modelprestaties veilig verbeteren, terwijl er strikte controle blijft over de toegang tot gevoelige patiëntgegevens. Deze mogelijkheid is vooral belangrijk voor organisaties die AI-innovatie willen combineren met privacyvereisten voor patiënten.
• Verbeterd beheer en naleving: Het robuuste governance framework van het platform helpt zorgorganisaties om:
• Strikte gegevensbeheerbeleid af te dwingen bij klinische AI-implementaties
• Gedetailleerde audit logs bij te houden van alle AI-interacties met patiëntgegevens
• Naleving te waarborgen van zowel de Code of Practice als zorgregelgeving
• AI-toegangspatronen tot data in klinische omgevingen te monitoren en rapporteren
• Realtime bescherming: Uitgebreide encryptie en realtime toegangsregistratie bieden de continue monitoring en bescherming die de Code vereist, waardoor zorgorganisaties kunnen:
• Gevoelige patiëntgegevens gedurende de hele levenscyclus beschermen
• AI-systeemtoegang tot klinische informatie volgen en beheren
• Snel reageren op potentiële beveiligingsincidenten
• Gedetailleerde nalevingsdocumentatie bijhouden voor wettelijke vereisten

Met deze mogelijkheden helpt Kiteworks zorgorganisaties het delicate evenwicht te bereiken tussen het mogelijk maken van AI-innovatie en het handhaven van de strikte gegevensbeschermingsnormen die de Code of Practice vereist, terwijl er continu hoogwaardige patiëntenzorg wordt geleverd.

Met het Kiteworks Private Content Network beschermen organisaties hun gevoelige content tegen AI-risico’s met een zero trust aanpak voor Generative AI. De Kiteworks AI Data Gateway biedt een naadloze oplossing voor veilige data-toegang en effectief gegevensbeheer, om risico’s op datalekken te minimaliseren en naleving aan te tonen. Kiteworks levert content-gedefinieerde zero trust controles, met least-privilege toegang op contentniveau en next-gen DRM-mogelijkheden die downloads voor AI-inname blokkeren.

Met nadruk op veilige data-toegang en streng beheer stelt Kiteworks u in staat AI-technologieën te benutten, terwijl u de integriteit en vertrouwelijkheid van uw data-assets bewaart.

Wilt u meer weten over Kiteworks en het beschermen van uw gevoelige data tegen AI-inname, plan dan vandaag nog een demo op maat.