引言
在人工智能與醫療健康的深度融合時代,醫療數據的價值與風險并存。跨機構和平臺的醫療數據共享對于推動醫學研究、提高診斷精度和實現個性化治療至關重要,但同時也帶來了前所未有的隱私挑戰。先進的AI技術可以從理論上去標識化的醫療掃描中重新識別個人身份,例如從MRI數據中重建面部特征,這加劇了公眾對數據超出初始同意范圍傳播的擔憂。更為嚴峻的是,AI模型能夠從多個來源交叉驗證信息,這種能力嚴重威脅了傳統的數據去標識化方法的有效性。這些現實情況凸顯了"數據遺忘"技術在醫療AI系統中的必要性,它作為一個類似于法律"被遺忘權"的概念,要求AI系統能夠系統性地遺忘特定數據,以維護患者隱私權。
本研究聚焦于電子病歷高質量語料庫構建方法與架構項目中的"數據遺忘"維度,提出了一套三維防御體系:技術層面上,聯邦忘卻學習(FedUnlearn)可降低50%模型重訓練成本;治理層面上,區塊鏈存證系統實現操作可追溯(MedCo框架);倫理層面上,動態權益平衡模型(DPEM)解決隱私-效用悖論。本報告將深入探討醫療數據遺忘的概念框架、技術方法、實施挑戰