Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تحويل الرعاية الصحية، ولكنه يأتي بمخاطر تتطلب إدارة دقيقة. يوفر الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الطبية قدرات تشخيصية متقدمة وعلاجات مخصصة وتعلمًا مستمرًا من البيانات السريرية. ومع ذلك، فإن طبيعتها الديناميكية تطرح تحديات مثل التحيز الخوارزمي وتدهور الأداء (انحراف النموذج) ونقاط الضعف في الأمن السيبراني. يمكن أن تؤثر هذه المشكلات بشكل مباشر على سلامة المرضى، مما يجعل إدارة المخاطر المنظمة أمرًا بالغ الأهمية.
النقاط البارزة الرئيسية:
ولمعالجة هذه المشكلات، فإن المنظمين مثل FDA أنشأت أطرًا مثل خطط التحكم في التغيير المحددة مسبقًا (PCCPs) وممارسات التعلم الآلي الجيدة (GMLP). يضمن ذلك بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة وفعالة طوال دورة حياتها. أدوات تقييم المخاطر مثل إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي وتعد المراقبة المستمرة في الوقت الفعلي أمرًا حيويًا للحفاظ على موثوقية الجهاز والامتثال.
يجب على الشركات المصنعة إعطاء الأولوية لبيانات التدريب عالية الجودة والمتنوعة، وتنفيذ إجراءات وقائية ضد انحراف النموذج، وإنشاء بروتوكولات الأمن السيبراني. من خلال دمج هذه الاستراتيجيات، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية تحقيق التوازن بين الابتكار والسلامة، مما يضمن أن الأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحقق نتائج موثوقة.
فئات مخاطر الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الطبية: التحديات وتأثير سلامة المرضى
تعمل الأجهزة الطبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بشكل ديناميكي، وتعتمد على صنع القرار القائم على البيانات بدلاً من قواعد «if-then» الثابتة. يقدم هذا التحول ثلاثة مجالات خطر رئيسية يجب على الشركات المصنعة معالجتها لضمان السلامة والفعالية. فيما يلي، نستكشف هذه المخاطر وعواقبها المحتملة.
تعتمد موثوقية الأجهزة الطبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على جودة وتنوع بيانات التدريب الخاصة بها. عندما تفشل مجموعات البيانات في تمثيل مجموعة واسعة من المرضى - بما في ذلك العرق والعرق والعمر والجنس والسياقات السريرية - يمكن أن تسفر الخوارزميات عن نتائج متحيزة، مما قد يؤدي إلى نتائج غير آمنة للمجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا. هذا لا يثير مخاوف الإنصاف فحسب، بل يشكل أيضًا مخاطر حقيقية على سلامة المرضى من خلال تفاقم الفوارق الصحية.
يمكن أن ينبع التحيز من مصادر مختلفة، مثل البيانات غير المكتملة أو غير المتسقة، وتحيز الاختيار عندما لا تعكس بيانات التدريب سكان العالم الحقيقي، والتحيز الضمني الذي يتم تقديمه أثناء جمع البيانات. يمكن لعوامل إضافية، مثل المتغيرات البديلة والتأثيرات المربكة، أن تزيد من تشويه دقة النموذج.
«يعتمد أداء وسلامة أنظمة مكونات الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على مجموعات البيانات عالية الجودة والموثوقة المستخدمة للتدريب والتحقق والاختبار المستقل لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.» - MDCG، 2025
خذ على سبيل المثال أجهزة مراقبة الجلوكوز المستمرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. حققت هذه الأجهزة معدلات دقة تصل إلى 98.5٪ في التنبؤ بأحداث نقص السكر في الدم. ومع ذلك، وبدون المراقبة المستمرة لمعالجة التحيزات المحتملة، يمكن أن تنتج تنبيهات خاطئة تعرض مرضى السكري للخطر. يعد ضمان التمثيل الديموغرافي في مجموعات البيانات التدريبية وتنفيذ ممارسات إدارة البيانات القوية أمرًا بالغ الأهمية لتقليل هذه المخاطر.
على عكس البرامج التقليدية، تتكيف أنظمة الذكاء الاصطناعي وتتطور مع البيانات الجديدة. هذه القدرة على التكيف، على الرغم من قوتها، تنطوي على خطر انحراف النموذج - حيث يتدهور أداء النظام مع انحراف ظروف العالم الحقيقي عن البيئة التي تم تدريبه فيها في البداية. حتى أن الأنظمة التكيفية التي تجري تحديثات تلقائية قد تبتعد عن أدائها الذي تم التحقق منه دون إشراف بشري مباشر.
وللتخفيف من ذلك، تتجه الشركات المصنعة إلى خطط التحكم في التغيير المحددة مسبقًا (PCCPs)، والتي تحدد التغييرات والبروتوكولات المحددة لضمان التحديثات الآمنة. أصبحت الإدارة الفعالة لدورة الحياة أمرًا لا غنى عنه. بحلول سبتمبر 2025، سمحت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية بالفعل بأكثر من 1350 جهازًا يدعم الذكاء الاصطناعي، مما يؤكد أهمية المراقبة المستمرة واستراتيجيات إدارة التغيير القوية.
مع نمو الاتصال في الأجهزة الطبية، يزداد خطر الهجمات الإلكترونية. يمكن للهجمات العدائية التلاعب ببيانات الإدخال لإطلاق مخرجات الذكاء الاصطناعي غير الصحيحة، في حين أن خروقات البيانات قد تعرض معلومات المريض الحساسة وتهدد سلامة النموذج. يمكن لطبيعة «الصندوق الأسود» المعتمة لبعض أنظمة الذكاء الاصطناعي أن تجعل من الصعب اكتشاف النماذج المخترقة أو النتائج غير الموثوقة.
لمكافحة هذه التهديدات، يجب على الشركات المصنعة اعتماد إطار تطوير المنتجات الآمنة (SPDF). يعمل هذا النهج على دمج تدابير الأمن السيبراني طوال دورة حياة الجهاز، بما في ذلك تأمين قنوات نقل البيانات، واستخدام أنظمة المصادقة القوية، ومراقبة الحالات الشاذة، ونشر تصحيحات الأمان على الفور دون التأثير على الأداء السريري. ومع تزايد ترابط أنظمة الرعاية الصحية، يمكن أن تنتشر نقاط الضعف في جهاز واحد عبر الشبكات، مما يزيد من المخاطر.
تتطلب مواجهة هذه التحديات تقييمًا مستمرًا للمخاطر واستراتيجيات تخفيف استباقية لحماية كل من وظائف الجهاز وسلامة المرضى.
تتطلب الشركات المصنعة استراتيجيات جيدة التنظيم لتحديد ومعالجة المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بشكل فعال. وبناءً على المعايير التنظيمية التي تمت مناقشتها سابقًا، توفر هذه الأطر خطوات عملية لإدارة المخاطر المستمرة. فهي تحقق التوازن بين تطوير التكنولوجيا والحفاظ على السلامة، مما يسمح للشركات بتكييف خوارزمياتها دون تقديم تطبيقات جديدة لكل تحديث. تقدم هذه الأساليب مسارًا واضحًا لتقييم المخاطر في برامج الذكاء الاصطناعي بشكل استباقي.
ال خطة التحكم في التغيير المحددة مسبقًا (PCCP) ظهرت كأداة حيوية لإدارة المخاطر في الأجهزة الطبية بالذكاء الاصطناعي. يمكّن هذا الإطار الشركات المصنعة من تحديد التعديلات المخطط لها على البرامج التي تدعم الذكاء الاصطناعي والحصول على الموافقة عليها دون الحاجة إلى تقديمات تسويقية جديدة لكل تحديث. يعمل PCCP من خلال ثلاثة مكونات أساسية:
«تكمن إحدى أكبر الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في القدرة على تحسين أداء النموذج من خلال التعديلات التكرارية، بما في ذلك التعلم من بيانات العالم الحقيقي.» - إدارة الغذاء والدواء الأمريكية
ال إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (AI RMF) يكمل هذا من خلال التركيز على أربع وظائف رئيسية: حكم (تعزيز ثقافة الوعي بالمخاطر), خريطة (تحديد المخاطر وآثارها)، قم بالقياس (تقييم المخاطر من خلال الأساليب الكمية أو النوعية)، و إدارة (تحديد الأولويات ومعالجة المخاطر على أساس احتمالها وتأثيرها).
نهج آخر، إدارة الغذاء والدواء إطار تقييم المصداقية القائم على المخاطر، يقدم عملية من سبع خطوات. يبدأ بتحديد سياق الاستخدام (COU) وتقييم المخاطر من خلال فحص تأثير النموذج وعواقب قراراته. يضمن إطار العمل هذا توافق أداء نموذج الذكاء الاصطناعي مع الغرض المقصود منه.
«تشير المصداقية إلى الثقة، التي تنشأ من خلال جمع أدلة المصداقية، في أداء نموذج الذكاء الاصطناعي لوحدة COU معينة.» - FDA
في يناير 2025، المنتدى الدولي لمنظمي الأجهزة الطبية (IMDRF) تم تقديمه 10 مبادئ توجيهية لممارسة التعلم الآلي الجيدة (GMLP). ال نهج دورة حياة المنتج الإجمالية (TPLC) كما يؤكد على إدارة المخاطر من تطوير ما قبل السوق إلى أداء ما بعد السوق، وتعزيز الالتزام بالجودة والتميز. بمجرد تقييم المخاطر، تصبح استراتيجيات التخفيف المستهدفة أمرًا بالغ الأهمية.
يبدأ التخفيف الفعال من المخاطر بإدارة قوية للبيانات. يجب أن تكون مجموعات بيانات التدريب والاختبار ذات صلة - تمثل عوامل مثل العرق والعرق وشدة المرض والجنس والعمر - وموثوقة بمعنى أنها دقيقة وكاملة ويمكن تتبعها. يعد فصل مجموعات بيانات التدريب والضبط والاختبار أمرًا ضروريًا لضمان مصادر البيانات المستقلة.
لمكافحة التحيز الخوارزمي، يجب على الشركات المصنعة تقييم الأداء عبر المجموعات الفرعية الديموغرافية والتأكد من أن بيانات التدريب تعكس مجموعة الاستخدام المقصودة. لمعالجة انحراف النموذج، يجب إنشاء محفزات الأداء لتحديد متى تكون إعادة التدريب أو التدخل ضرورية.
هيومان إن ذا لوب (HITL) يعد الاختبار أمرًا بالغ الأهمية في السيناريوهات التي تؤثر فيها مخرجات الذكاء الاصطناعي على القرارات السريرية. يضمن إشراك الأطباء أثناء الاختبار والتحقق سلامة النموذج وفعاليته في تطبيقات العالم الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تحدد واجهة المستخدم بوضوح الاستخدام المقصود لنظام الذكاء الاصطناعي والقيود وخصائص البيانات المستخدمة أثناء تطويره.
للتخفيف من مخاطر الأمن السيبراني، يجب على الشركات المصنعة تنفيذ التشفير لنقل البيانات وبروتوكولات المصادقة القوية والمراقبة المستمرة للحالات الشاذة. يفرض إطار PCCP أيضًا عمليات تحقق وتحقق صارمة، مما يضمن إدارة التحديثات - سواء كانت عالمية أو محلية - بأمان وفعالية.
يمكن للمصنعين الاستفادة من برنامج Q-Submission التابع لإدارة الغذاء والدواء للحصول على تعليقات حول PCCPs للأجهزة عالية الخطورة. قد يؤدي عدم الامتثال لـ PCCP المعتمد، مثل الفشل في تلبية معايير إعادة التدريب أو الأداء، إلى اعتبار الجهاز «مغشوشًا ومشوهًا» بموجب قانون FD&C. هذه الأطر واستراتيجيات التخفيف ضرورية للحفاظ على سلامة المرضى في البيئات السريرية الديناميكية.
بمجرد نشر الأجهزة الطبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، ينتقل التركيز إلى إدارة المخاطر المستمرة. يعد هذا الإشراف المستمر ضروريًا لمواجهة تحديات مثل انحراف النموذج ولضمان الحفاظ على سلامة الأجهزة وفعاليتها. يلعب نهج دورة حياة المنتج الإجمالية دورًا مهمًا، حيث يراقب كيفية أداء هذه الأجهزة في سيناريوهات العالم الحقيقي مع دعم الامتثال للمعايير التنظيمية. من خلال البناء على ممارسات تقييم المخاطر المعمول بها، تضمن المراقبة المستمرة استمرار الأجهزة في تلبية معايير السلامة والفعالية المحددة أثناء تطويرها.
تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي تحديًا فريدًا يُعرف باسم الانجراف النموذجي، حيث يمكن أن يتدهور أدائها بمرور الوقت مع تطور بيانات العالم الحقيقي وابتعادها عن بيانات التدريب. وإدراكًا لذلك، يؤكد المنتدى الدولي لمنظمي الأجهزة الطبية (IMDRF) في المبدأ 10 من ممارسات التعلم الآلي الجيدة (GMLP) على الحاجة إلى مراقبة النماذج المنشورة بنشاط من أجل الأداء، مع إدارة مخاطر إعادة التدريب بعناية.
المراقبة في الوقت الفعلي هي عنصر أساسي في مراقبة ما بعد السوق. يقوم باستمرار بتقييم دقة وموثوقية جهاز الذكاء الاصطناعي مقابل معايير القبول المحددة مسبقًا الموضحة في بروتوكول التعديل الخاص به. إذا كانت مقاييس الأداء أقل من هذه الحدود، فهذا يشير إلى انحراف عن خطة التحكم في التغيير المحددة مسبقًا (PCCP) المصرح بها. تتعقب أنظمة المراقبة الفعالة المقاييس الهامة مثل الحساسية والخصوصية والقيمة التنبؤية الإيجابية، مع مستوى التدقيق المصمم وفقًا لملف تعريف مخاطر الجهاز. يجب على الشركات المصنعة أيضًا تحديد محفزات الأداء الواضحة في بروتوكول تغيير الخوارزمية (ACP) لتحديد متى يكون التدخل، مثل إعادة التدريب، ضروريًا.
«تكمن إحدى أعظم فوائد الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في البرامج في قدرتها على التعلم من الاستخدام والخبرة في العالم الحقيقي، وقدرتها على تحسين أدائها».
ومع ذلك، تتطلب هذه القدرة على التكيف ضمانات قوية. تحتاج أنظمة المراقبة إلى اكتشاف الأعطال تلقائيًا، وإذا لزم الأمر، إعادة الجهاز إلى إصدار ثابت أو إيقاف التغييرات التي قد تكون غير آمنة. بالنسبة للأجهزة عالية الخطورة المستخدمة في التشخيصات أو العلاجات الحرجة، يجب مراجعة نتائج التقييم السريري من قبل خبراء مستقلين لضمان التقييمات غير المتحيزة.
لتعزيز المراقبة بشكل أكبر، يمكن للمصنعين جمع بيانات الأداء في العالم الحقيقي (RWPD). تتضمن هذه البيانات سجلات السلامة ونتائج الأداء وتعليقات المستخدمين، مما يوفر رؤى حول كيفية عمل الجهاز عبر الإعدادات السريرية المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يؤدي الحفاظ على التحكم في الإصدار والتوثيق التفصيلي لجميع التغييرات إلى إنشاء مسار تدقيق واضح. لا يدعم هذا الامتثال التنظيمي فحسب، بل يساعد أيضًا في تحديد مشكلات الأداء ومعالجتها بكفاءة.
من خلال توثيق هذه التغييرات بدقة، يمكن للمصنعين تحويل المراقبة المستمرة إلى خطوات قابلة للتنفيذ تعزز السلامة والامتثال.
يعد التوثيق الدقيق والمتسق للتعديلات وتقييمات الأداء والانحرافات أمرًا حيويًا لتلبية المتطلبات التنظيمية والحفاظ على مسارات تدقيق شفافة.
Prompts.ai يبسط هذه العملية من خلال تقديم أدوات الحوكمة على مستوى المؤسسة ومسارات التدقيق الآلي لسير عمل الذكاء الاصطناعي. من خلال واجهة موحدة، يمكن للمصنعين توثيق تغييرات النموذج وتتبع مقاييس الأداء وإدارة التحكم في الإصدار عبر أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للغات الكبيرة - ضمن بيئة مركزية آمنة. تضمن هذه الميزات ممارسات التوثيق المتسقة مع توفير ضوابط تكلفة FinOps في الوقت الفعلي، مما يساعد المؤسسات على تلبية معايير الشفافية وإعداد التقارير التي يطلبها المنظمون.
تتوافق إمكانات مسار تدقيق المنصة مع لوائح نظام الجودة (21 CFR الجزء 820)، والتي تتطلب من الشركات المصنعة الاحتفاظ بـ «سجل التغيير» المفصل والتحكم الصارم في الإصدار داخل السجل الرئيسي للجهاز. بالنسبة للمؤسسات التي تدير PCCPs عبر العديد من الأجهزة التي تدعم الذكاء الاصطناعي، يعمل إطار الحوكمة المركزية لـ Prompts.ai على تبسيط الامتثال من خلال جعل جميع التعديلات وتقييمات الأداء وتقييمات المخاطر يمكن الوصول إليها بسهولة للمراجعات التنظيمية. لا يضمن هذا النهج الشفافية فحسب، بل يعزز أيضًا الثقة بين المنظمين ومقدمي الرعاية الصحية، مما يسمح للفرق بالتركيز على الابتكار دون التعثر في المهام الإدارية.
تتطلب الأجهزة الطبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تتعلم باستمرار نهجًا ديناميكيًا لإدارة المخاطر. ال دورة حياة المنتج الإجمالية (TPLC) يعالج إطار العمل هذه الحاجة من خلال التركيز على السلامة من مرحلة التصميم وصولاً إلى التنفيذ في العالم الحقيقي. تقر هذه الطريقة بأن إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي ليست مهمة لمرة واحدة ولكنها عملية مستمرة طوال عمر الجهاز. من خلال ربط النقاط بين التصميم الأولي والتطبيق في العالم الحقيقي، يضع إطار TPLC الأساس للتكامل التنظيمي والسريري المستمر.
توفر التحديثات الأخيرة للإرشادات التنظيمية، مثل PCCPs المنقحة و GMLP، للمصنعين مسارات أوضح لتطوير تقنياتهم.
«رؤيتنا هي أنه من خلال الإشراف التنظيمي المصمم بشكل مناسب، ستوفر SamD القائمة على الذكاء الاصطناعي/ML وظائف برمجية آمنة وفعالة تعمل على تحسين جودة الرعاية التي يتلقاها المرضى.» - FDA
يتطلب بناء الثقة في الأجهزة التي تدعم الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد تلبية المعايير التنظيمية - فهو يتوقف على الشفافية. تعد معالجة قضايا مثل التحيز ومراقبة انحراف النموذج وتوثيق التغييرات بدقة مكونات أساسية لمراقبة ما بعد السوق. الشركات التي تقوم بمواءمة هذه الممارسات مع معايير نظام إدارة الجودة المعمول بها، مثل أيزو 13485، إنشاء أساس قوي لاتخاذ القرارات القائمة على المخاطر التي تفيد جميع أصحاب المصلحة، بما في ذلك المصنعين والأطباء والمرضى.
إن الانتقال من الخوارزميات الثابتة «المقفلة» إلى أنظمة التعلم التكيفية المستمرة يجلب الفرصة والمسؤولية. عند اقترانها بالمراقبة المستمرة، تضمن هذه الاستراتيجيات أن تظل السلامة أولوية بمرور الوقت. من خلال اعتماد مناهج إدارة المخاطر الشاملة المتوافقة مع إطار TPLC، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية الاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على سلامة المرضى في المقدمة في كل مرحلة من مراحل دورة حياة الجهاز.
يمكن للمصنعين اتخاذ خطوات ذات مغزى لمعالجة التحيز الخوارزمي في أجهزة الذكاء الاصطناعي الطبية من خلال البدء بمجموعات بيانات تدريبية متنوعة وتمثيلية. يجب أن تشمل مجموعات البيانات هذه مجموعة واسعة من التركيبة السكانية للمرضى، بما في ذلك الاختلافات في العمر والجنس والعرق والمجموعات الفرعية السريرية. إن ضمان هذا التنوع يقلل من مخاطر التمثيل الناقص، مما قد يؤدي إلى نتائج متحيزة.
قبل النشر، من الضروري اختبار التحيز باستخدام المقاييس الإحصائية، مثل تحليل الاختلافات في الحساسية أو معدلات الإيجابية الكاذبة عبر المجموعات. يساعد هذا النهج الاستباقي في تحديد ومعالجة الفوارق المحتملة مبكرًا. بمجرد استخدام الجهاز، تعد المراقبة المستمرة لأدائه في العالم الحقيقي عبر جميع المجموعات السكانية الفرعية أمرًا بالغ الأهمية. في حالة ظهور أي اختلافات، يمكن للمصنعين إعادة معايرة الخوارزمية أو إعادة تدريبها باستخدام بيانات محدثة وأكثر تمثيلاً.
تلعب الشفافية أيضًا دورًا رئيسيًا. من خلال الحفاظ على التوثيق الشامل لمصادر البيانات وطرق المعالجة المسبقة وعمليات التدريب النموذجية، تمكن الشركات المصنعة من إجراء عمليات تدقيق شاملة وتعزيز الثقة. تساهم هذه الممارسات في تطوير أجهزة طبية تعمل بالذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وإنصافًا، مما يضمن أدائها بشكل موثوق عبر جميع مجموعات المرضى.
تتطلب إدارة انحراف النموذج في الأجهزة الطبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اليقظة المستمرة للحفاظ على السلامة والأداء. ابدأ بتعيين مقاييس أداء أساسية واضحة وتوزيعات مرجعية لكل من ميزات الإدخال ومخرجات النموذج أثناء النشر. من هناك، راقب عن كثب المؤشرات الرئيسية، مثل التحولات في أنماط التنبؤ، والتغييرات في ميزات الإدخال، ومستويات الثقة، والدقة أو معدلات الخطأ - عندما يكون ذلك ممكنًا.
عندما يتجاوز المقياس حدًا محددًا مسبقًا (على سبيل المثال، انخفاض الدقة أو تحول ملحوظ في البيانات)، قم بتشغيل تنبيه لمزيد من التحقيق. قم بإجراء تحليل السبب الجذري لتحديد نوع الانجراف - سواء كان مرتبطًا بالبيانات أو المفاهيم أو المتغيرات المشتركة. بعد تحديد المشكلة، قم بإعادة تدريب النموذج أو ضبطه باستخدام مجموعات بيانات تمثيلية حديثة. تأكد من التحقق من صحة النموذج المحدث تمامًا، وإعادة نشره فقط بعد التأكد من أنه يفي بجميع معايير السلامة والامتثال.
يجب توثيق كل حدث انحراف وتحليل وإجراء تصحيحي كجزء من إدارة دورة حياة الجهاز. الالتزام بـ خطة التحكم في التغيير المحددة مسبقًا (PCCP) أمر بالغ الأهمية للامتثال التنظيمي. توفر هذه الخطة نهجًا منظمًا لمراقبة التحديثات وإعادة التدريب وتنفيذها بأمان، مما يضمن قدرة الشركات المصنعة على دعم سلامة المرضى وموثوقية النموذج في التطبيقات العملية في العالم الحقيقي.
يعد الأمن السيبراني الفعال في الأجهزة الطبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لحماية سلامة المرضى وحماية سلامة البيانات طوال دورة حياة الجهاز. ولتحقيق ذلك، ينبغي اتباع العديد من أفضل الممارسات، بدءاً بإجراء تقييمات شاملة للتهديدات ومواطن الضعف. ممارسات تطوير البرامج الآمنة، جنبًا إلى جنب التشفير بالنسبة للبيانات سواء أثناء الراحة أو أثناء النقل، تلعب دورًا مهمًا في التخفيف من المخاطر. بالإضافة إلى ذلك، تعد بروتوكولات المصادقة القوية وعناصر التحكم في الوصول القائمة على الأدوار ومراجعات التعليمات البرمجية الروتينية ضرورية لضمان دفاعات قوية.
يجب على الشركات المصنعة أيضًا إعطاء الأولوية لإدارة التصحيح الآمن وإنشاء آليات لتحديث نماذج الذكاء الاصطناعي بأمان بعد النشر. تتيح المراقبة المستمرة للنشاط غير المعتاد وعمليات المسح المنتظمة للثغرات الأمنية وخطة الاستجابة للحوادث المحددة بوضوح اتخاذ إجراءات سريعة في حالة حدوث خرق. تعد تجزئة الشبكة استراتيجية مهمة أخرى، حيث إنها تعزل حركة مرور الأجهزة الطبية عن أنظمة تكنولوجيا المعلومات الأخرى، وبالتالي تقلل من التعرض للتهديدات المحتملة. من خلال الجمع بين هذه التدابير، يمكن للمصنعين ضمان بقاء الأجهزة الطبية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي آمنة وموثوقة ومتوافقة.
