隨著人工智慧在醫療領域的快速發展，診所經營者們正面臨前所未有的機遇與挑戰。AI技術在輔助診斷、提升診療效率等方面展現出巨大潛力，但隨之而來的數據安全問題也日益凸顯。AI醫療數據的儲存、傳輸和使用，每一個環節都潛藏著資安風險，稍有不慎，便可能導致患者隱私洩露，甚至影響診所的正常營運。
本指南旨在為中小型診所經營者、資訊管理人員及相關醫療從業人員提供一份實用且全面的資安防護參考。我們將深入探討AI醫療數據安全的重要性，並針對診所可能面臨的具體問題，提供可操作性強的建議，例如如何選擇合適的加密技術，如何建立完善的權限管理機制，以及如何應對勒索病毒等資安威脅。本指南亦會涵蓋相關的法律法規，例如台灣的《個人資料保護法》和《醫療法》，協助診所確保合規性。
本指南將著重於以下幾個方面：
- AI醫療數據儲存安全：詳細介紹如何安全地儲存AI醫療數據，包括數據加密技術的選擇、數據備份策略的制定、儲存介質的安全性評估等。
- AI醫療數據傳輸安全：介紹如何安全地傳輸AI醫療數據，包括使用安全的傳輸協議、實施端到端加密、防止中間人攻擊等。
- AI醫療數據使用安全：介紹如何安全地使用AI醫療數據，包括建立完善的權限管理機制、實施數據脫敏處理、防止數據洩露等。
- 資安風險防範建議：針對診所可能面臨的各種資安風險，提供具體的防範建議，例如勒索病毒、APT攻擊、內部人員洩露等。
- 合規性要求：詳細介紹與AI醫療數據安全相關的法律法規，指導診所如何遵守這些法律法規，避免違規行為。
提升診所的AI醫療
身為醫療機構，您有責任保護患者的
歡迎聯絡【展正國際法律事務所 黃偉琳律師】
為保障患者隱私與診所營運，診所經營者應重視AI醫療數據安全，並採取具體行動來強化資安防護。
- 立即評估診所現有個資風險，從技術、流程、人員三方面系統性識別潛在漏洞，並優先制定防範措施。
- 建立完善的資安事件應變計畫，明確通報流程、損害控制步驟及補救措施，定期演練以確保有效應對。
- 加強員工資安意識培訓，定期提供個資保護教育，並建立明確的個資處理規範與獎懲制度，減少人為疏失風險.
AI醫療數據安全：中小診所面臨的挑戰與重要性
中小診所導入AI醫療數據的挑戰
在AI技術快速發展的時代，中小診所也積極導入AI以提升醫療服務的效率與品質。然而，在享受AI帶來的便利之餘，AI醫療數據安全問題也日益凸顯。相較於大型醫療機構，中小診所往往面臨資源有限、專業人員不足等問題，使得AI醫療數據安全防護更顯脆弱。以下列出中小診所面臨的幾項主要挑戰：
- 資金與技術資源不足： 中小診所的預算通常較為 সীমিত，難以投入大量資金購買昂貴的資安設備與軟體，也難以聘請專業的資安人員進行維護。
- 資安意識薄弱： 部分診所經營者與員工對於資安風險的認知不足，缺乏相關的培訓與教育，容易忽略潛在的安全漏洞。
- 數據管理能力有限： 中小診所的數據管理系統可能較為落後，數據儲存方式不夠安全，容易遭受駭客攻擊 。
- 法規遵循困難： 醫療數據安全涉及多項法規，如台灣的《個人資料保護法》和《醫療法》，中小診所可能難以完全理解並遵守相關規定。
- AI系統的複雜性： 導入AI系統本身就具有一定的複雜性，中小診所可能缺乏足夠的技術能力來確保AI系統的安全性，例如AI模型的安全評估和防護。
這些挑戰使得中小診所在AI醫療數據安全方面面臨更大的風險，一旦發生資安事件，不僅會造成患者隱私洩露，更可能影響診所的聲譽與營運。
AI醫療數據安全的重要性
儘管面臨諸多挑戰，AI醫療數據安全對於中小診所而言至關重要，其重要性體現在以下幾個方面：
- 保護患者隱私： 醫療數據包含患者的個人資訊、病歷、診斷結果等敏感資料，一旦洩露，將嚴重侵害患者的隱私權益，甚至可能對其生活造成負面影響。
- 維護診所聲譽： 資安事件會嚴重損害診所的聲譽，導致患者不再信任診所，進而影響診所的營運。
- 符合法規要求： 各國/地區對於醫療數據安全都有嚴格的法規要求，違規行為將面臨法律制裁。
- 確保醫療品質： 確保AI醫療數據的完整性與正確性，才能讓AI系統提供準確的診斷與治療建議，進而提升醫療品質。
- 促進AI技術的健康發展： 只有在安全的環境下，AI技術才能在醫療領域得到更廣泛的應用，並持續發展創新。
因此，中小診所必須正視AI醫療數據安全問題，積極採取有效的防護措施，才能在享受AI技術帶來的益處同時，確保患者的隱私與診所的永續經營。
AI醫療數據儲存、傳輸、使用安全：診所實用防護步驟
AI醫療數據儲存安全
安全儲存AI醫療數據是診所資安防護的第一道防線。診所應採取多重措施，確保數據在儲存過程中不被未經授權的存取、洩露或損毀。以下是一些實用步驟：
- 資料加密：
- 靜態資料加密： 對儲存在診所伺服器、雲端儲存或外部硬碟上的所有AI醫療數據進行加密。使用 AES-256 或更高等級的加密算法，確保數據即使被盜，也無法輕易解讀。
- 資料庫加密： 對儲存AI醫療數據的資料庫進行加密。考慮使用支援透明資料加密（TDE）的資料庫系統，以便在不影響應用程式的情況下加密資料。
- 安全的儲存介質：
- 內部儲存： 確保診所內部伺服器的硬碟具有良好的物理安全，防止未授權的存取。
- 雲端儲存： 選擇信譽良好且符合醫療數據安全規範（如HIPAA）的雲端服務供應商。確認供應商提供足夠的加密和安全措施。
- 外部儲存： 如果需要使用外部硬碟或USB儲存AI醫療數據，務必對其進行加密，並妥善保管。
- 數據備份與復原：
- 定期備份： 建立完善的數據備份策略，定期將AI醫療數據備份到安全的地點（例如異地備份、雲端備份）。
- 備份加密： 對備份數據進行加密，確保即使備份檔案洩露，也無法被輕易讀取。
- 復原測試： 定期測試數據復原程序，確保在發生數據遺失或損毀時，能夠迅速恢復數據。
AI醫療數據傳輸安全
AI醫療數據在傳輸過程中容易受到攔截和竊聽，因此必須採取嚴格的安全措施。以下是一些實用步驟：
- 使用安全的傳輸協議：
- HTTPS： 使用HTTPS協議傳輸網站和應用程式之間的AI醫療數據，確保數據在傳輸過程中經過加密。
- SFTP/FTPS： 使用SFTP或FTPS協議傳輸檔案，這些協議在FTP的基礎上增加了加密功能，確保數據在傳輸過程中受到保護。
- VPN： 如果需要在不安全的網絡（例如公共Wi-Fi）上傳輸AI醫療數據，使用VPN建立安全的加密通道。
- 端到端加密：
- 郵件加密： 如果需要通過電子郵件傳輸AI醫療數據，使用端到端加密工具（例如PGP）對郵件內容進行加密。
- 即時通訊加密： 如果使用即時通訊工具傳輸AI醫療數據，選擇支援端到端加密的工具（例如Signal）。
- 安全的API：
- API加密： 對於用於訪問AI醫療數據的API，確保使用TLS/SSL加密連接，並實施身份驗證和授權機制。
- API監控： 監控API的使用情況，及時發現和阻止異常流量和惡意請求。
AI醫療數據使用安全
即使AI醫療數據已經安全儲存和傳輸，仍需確保在使用過程中不被濫用或洩露。以下是一些實用步驟：
- 權限管理：
- 最小權限原則： 僅授予員工訪問AI醫療數據所需的最低權限。
- 角色 based access control (RBAC)： 根據員工的角色分配不同的權限，確保只有授權人員才能訪問特定的數據和功能。
- 定期審查： 定期審查員工的權限，及時撤銷不再需要的權限。
- 數據脫敏：
- 匿名化： 移除AI醫療數據中的個人身份識別資訊（PII），例如姓名、身份證號碼、聯絡方式等。
- 假名化： 使用假名替換AI醫療數據中的個人身份識別資訊，並建立一個單獨的表格來儲存假名和真實身份之間的對應關係。
- 數據遮蔽： 對AI醫療數據中的敏感資訊進行遮蔽，例如遮蔽信用卡號碼的部分數字。
- AI模型安全：
- 模型安全評估： 在部署AI模型之前，進行安全評估，檢查是否存在漏洞和安全風險。
- 模型防禦： 採取措施防禦針對AI模型的攻擊，例如對抗性攻擊和模型逆向工程。
- 模型監控： 監控AI模型的性能和行為，及時發現和應對異常情況.
AI醫療安全與數據保護:診所資安防護指南. Photos provided by unsplash
提升AI醫療數據安全：加密技術、權限管理與案例分享
加密技術在AI醫療數據安全中的應用
在AI醫療數據安全防護中，加密技術扮演著至關重要的角色. 透過加密，敏感的患者資料能夠被轉換成無法讀取的格式，從而防止未經授權的存取. 診所經營者可以考慮以下幾種加密技術：
- 全同態加密（Homomorphic Encryption, HE）： 這種先進的加密技術允許在加密的數據上直接進行計算，而無需先解密. 這對於AI模型的訓練和分析非常有用，因為可以在不暴露原始數據的情況下進行處理.
- AES-256加密： 建議採用AES-256加密存儲敏感資料. 這是一種廣泛使用的對稱加密算法，提供高度的安全性。
- 傳輸層安全協議（TLS）： 使用TLS 1.3等高強度加密協議，確保數據在傳輸過程中不會被竊聽或篡改.
- 資料庫加密： 對於儲存在資料庫中的AI醫療數據，應啟用資料庫的加密功能，並定期更換加密金鑰.
在實施加密技術時，務必選擇符合國際標準和法規要求的算法，並定期評估和更新加密策略，以應對不斷變化的安全威脅。
權限管理：控制AI醫療數據的存取
嚴格的權限管理是保護AI醫療數據的另一項關鍵措施. 透過精細的權限設定，可以確保只有經過授權的人員才能存取特定的數據和功能. 以下是一些建議：
- 最小權限原則： 授予員工執行其工作所需的最小權限. 例如，負責數據輸入的員工不應具有數據刪除的權限。
- 角色 based 存取控制（RBAC）： 根據員工的職責分配不同的角色，並為每個角色設定相應的權限. 這簡化了權限管理，並確保員工只能存取其職責範圍內的數據。
- 多因素身份驗證（MFA）： 實施MFA以增加身份驗證的安全性. 除了密碼外，還需要提供其他驗證方式，例如手機驗證碼或生物識別。
- 定期審查權限： 定期審查員工的權限，確保其仍然符合其當前職責. 當員工離職或調職時，應立即撤銷其權限。
- 資料安全沙箱： 建立一個「資料安全沙箱」（或稱前置脫敏伺服器）. 絕不直接接觸原始的、包含個人身份信息（PHI）的生產數據。
此外，診所應建立完善的日誌記錄系統，記錄所有對AI醫療數據的存取和修改行為。定期審查日誌，可以幫助及時發現和處理異常情況。
案例分享：從實際案例中學習
透過分析實際發生的資安事件，診所經營者可以更好地瞭解AI醫療數據安全風險，並採取相應的防護措施。以下是一些案例：
- Confidant Health數據洩露事件： 美國AI醫療公司Confidant Health的伺服器配置錯誤，導致5.3TB的敏感心理健康記錄洩露. 這突顯了伺服器安全配置的重要性。
- 全印度醫學科學研究所勒索病毒攻擊： 2023年，位於印度新德里的全印度醫學科學研究所的醫療設備遭遇勒索病毒攻擊. 這表明診所需要建立完善的應急響應機制，以應對勒索病毒等資安威脅。
- 台灣健保資料庫爭議： 台灣曾發生健保資料庫訴訟案，質疑政府在未經人民同意的情況下，將健保資料提供給醫療研究單位. 這強調了在利用醫療數據進行研究時，必須遵守相關法律法規，並尊重患者的知情同意權。
除了上述案例，診所還可以參考其他行業的資安最佳實踐，例如金融業和電信業. 這些行業在資安防護方面積累了豐富的經驗，可以為診所提供寶貴的參考。
| 主題 | 描述 | 細節 |
|---|---|---|
| 加密技術 | 在AI醫療數據安全防護中，加密技術扮演著至關重要的角色，透過加密，敏感的患者資料能夠被轉換成無法讀取的格式，從而防止未經授權的存取 | 全同態加密（Homomorphic Encryption, HE）：允許在加密的數據上直接進行計算，而無需先解密。 AES-256加密：建議採用AES-256加密存儲敏感資料。 傳輸層安全協議（TLS）：使用TLS 1.3等高強度加密協議，確保數據在傳輸過程中不會被竊聽或篡改。 資料庫加密：對於儲存在資料庫中的AI醫療數據，應啟用資料庫的加密功能，並定期更換加密金鑰。 |
| 權限管理 | 嚴格的權限管理是保護AI醫療數據的另一項關鍵措施。透過精細的權限設定，可以確保只有經過授權的人員才能存取特定的數據和功能 | 最小權限原則：授予員工執行其工作所需的最小權限。 角色 based 存取控制（RBAC）：根據員工的職責分配不同的角色，並為每個角色設定相應的權限。 多因素身份驗證（MFA）：實施MFA以增加身份驗證的安全性。 定期審查權限：定期審查員工的權限，確保其仍然符合其當前職責。 資料安全沙箱：建立一個「資料安全沙箱」（或稱前置脫敏伺服器），絕不直接接觸原始的、包含個人身份信息（PHI）的生產數據。 |
| 案例分享 | 透過分析實際發生的資安事件，診所經營者可以更好地瞭解AI醫療數據安全風險，並採取相應的防護措施 | Confidant Health數據洩露事件：美國AI醫療公司Confidant Health的伺服器配置錯誤，導致5.3TB的敏感心理健康記錄洩露。 全印度醫學科學研究所勒索病毒攻擊：2023年，位於印度新德里的全印度醫學科學研究所的醫療設備遭遇勒索病毒攻擊。 台灣健保資料庫爭議：台灣曾發生健保資料庫訴訟案，質疑政府在未經人民同意的情況下，將健保資料提供給醫療研究單位。 |
診所AI醫療數據安全：常見誤區、合規要求與最佳實務
常見誤區
許多診所經營者在AI醫療數據安全方面存在一些常見的誤區，這些誤區可能導致資安防護出現漏洞，增加數據洩露的風險。瞭解並避免這些誤區是提升診所資安的重要一步。
- 誤區一：認為只有大型醫院才會成為攻擊目標。 許多中小型診所認為自己規模小，不具備成為駭客攻擊目標的價值。然而，中小型診所往往資安防護較為薄弱，反而更容易成為駭客入侵的目標，將其作為跳板攻擊其他目標。
- 誤區二：過度依賴單一的資安解決方案。 有些診所認為購買了防火牆或防毒軟體就足夠保護所有數據安全。然而，單一的防護措施無法應對所有類型的資安威脅，需要建立多層次的防護體系.
- 誤區三：忽略內部人員的資安風險。 資安威脅不僅來自外部駭客，內部人員的疏忽或惡意行為也可能導致數據洩露。例如，員工使用弱密碼、隨意點擊不明連結、或未經授權存取敏感數據等.
- 誤區四：低估法規遵循的重要性。 許多診所經營者對相關的法律法規（如台灣的《個人資料保護法》、《醫療法》、歐盟的GDPR、美國的HIPAA）不夠瞭解，認為只要做好技術防護即可。然而，符合法規要求是資安防護的基本前提，違規行為可能導致巨額罰款和聲譽損失.
- 誤區五：缺乏定期的資安風險評估與演練。 資安威脅不斷變化，過去有效的防護措施可能不再適用。診所需要定期進行風險評估，找出潛在的漏洞，並進行資安事件應變演練，以提高應對突發狀況的能力.
合規要求
AI醫療數據的處理涉及多項法律法規，診所必須遵守這些法規，以確保患者的隱私權益和診所的合法運營。主要的合規要求包括：
- 台灣《個人資料保護法》： 規範個人資料的蒐集、處理和利用，要求診所必須取得當事人的同意，並採取適當的安全措施，防止個人資料被竊取、洩露、竄改或毀損.
- 台灣《醫療法》： 規定醫療機構應妥善保管病歷資料，並防止洩漏。電子病歷的管理應符合相關規範，確保其安全性、完整性和可追溯性.
- 歐盟 GDPR (General Data Protection Regulation)： 若診所服務對象包含歐盟居民，則需遵守GDPR。GDPR強調個人資料的控制權，賦予個人查詢、修改、刪除其個人資料的權利，並要求機構在處理個人資料時必須公開透明.
- 美國 HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)： 若診所與美國的醫療機構或保險公司有業務往來，則需遵守HIPAA。HIPAA旨在保護患者的健康資訊（Protected Health Information, PHI），規範PHI的使用和披露，並要求機構建立安全措施，保護PHI的機密性、完整性和可用性.
需要特別注意的是: 衛生福利部針對未納入《資通安全管理法》管轄的基層醫療院所，發布了資安防護參考指引，診所可以參考指引強化資安防護.
最佳實務
以下是一些提升診所AI醫療數據安全的最佳實務建議：
- 建立完善的資安管理制度： 制定清晰的資安政策，明確員工的資安責任，建立資安事件應變流程.
- 實施嚴格的權限管理： 根據員工的職責分配不同的資料存取權限，定期審查和更新權限設定.
- 加強員工資安意識培訓： 定期對員工進行資安培訓，提高他們對資安風險的認識，並教導他們如何識別和應對資安威脅.
- 採用先進的加密技術： 對敏感的AI醫療數據進行加密，確保數據在儲存和傳輸過程中的安全.
- 定期進行資安風險評估： 定期掃描系統漏洞，模擬駭客攻擊，找出潛在的資安風險.
- 建立資料備份與復原機制： 定期備份重要的AI醫療數據，並測試復原機制，確保在發生資安事件時可以迅速恢復系統.
- 選擇安全的雲端服務供應商： 若使用雲端服務儲存AI醫療數據，應選擇具有良好聲譽和完善安全措施的供應商.
- 監控與日誌分析： 實時監控系統活動，分析日誌，及時發現異常行為.
- 聯邦學習的應用： 採用聯邦學習技術，在保護患者隱私的前提下，與其他機構合作訓練AI模型，提升模型的準確性.
提醒: 診所應隨時關注最新的資安威脅和法規變化，並根據實際情況調整資安防護策略，確保AI醫療數據的安全。
AI醫療安全與數據保護:診所資安防護指南結論
在這份AI醫療安全與數據保護:診所資安防護指南中，我們深入探討了AI技術在醫療領域應用所帶來的資安挑戰與防護策略。從數據儲存、傳輸、使用安全，到加密技術、權限管理、案例分享，再到常見誤區、合規要求與最佳實務，希望能協助診所經營者、資訊管理人員及相關醫療從業人員，全面提升AI醫療數據的安全防護能力。
面對日益複雜的資安威脅，保障患者隱私與診所營運不僅是法律責任，更是建立信任、永續經營的基石。AI醫療安全與數據保護需要持續的關注與投入，定期檢視與更新防護措施，纔能有效應對不斷變化的挑戰。希望本指南能成為您在AI醫療安全道路上的得力助手。
如果您在AI醫療數據安全方面有任何疑問或需要進一步的協助，
歡迎聯絡【展正國際法律事務所 黃偉琳律師】 Welcome to contact us
AI醫療安全與數據保護:診所資安防護指南 常見問題快速FAQ
中小診所導入AI醫療數據會面臨哪些挑戰？
中小診所面臨資金與技術資源不足、資安意識薄弱、數據管理能力有限、法規遵循困難以及AI系統的複雜性等挑戰，使得AI醫療數據安全防護更顯脆弱.
AI醫療數據安全對診所的重要性體現在哪些方面？
AI醫療數據安全至關重要，體現在保護患者隱私、維護診所聲譽、符合法規要求、確保醫療品質及促進AI技術的健康發展等方面.
診所應如何安全地儲存AI醫療數據？
診所應對數據進行加密，選擇安全的儲存介質（如信譽良好的雲端服務供應商），並建立完善的數據備份與復原策略，以確保數據安全.
傳輸AI醫療數據時應採取哪些安全措施？
應使用安全的傳輸協議（如HTTPS、SFTP、VPN），實施端到端加密，並確保API的安全性，以防止數據在傳輸過程中被攔截或竊聽.
如何確保AI醫療數據在使用過程中不被濫用或洩露？
應建立完善的權限管理機制，實施數據脫敏處理（如匿名化、假名化），並加強AI模型安全防護，以防止數據被濫用或洩露.
有哪些常見的加密技術可以應用於AI醫療數據安全？
全同態加密允許在加密數據上直接計算，AES-256加密適用於存儲敏感資料，TLS協議確保數據傳輸安全，資料庫加密則保護資料庫中的AI醫療數據.
如何透過權限管理來控制AI醫療數據的存取？
實施最小權限原則，根據員工職責分配角色 based 存取控制（RBAC），啟用多因素身份驗證（MFA），定期審查權限，並建立資料安全沙箱，以確保數據存取的安全性.
診所在AI醫療數據安全方面容易有哪些誤區？
常見誤區包括認為只有大型醫院才會成為攻擊目標、過度依賴單一資安解決方案、忽略內部人員的資安風險、低估法規遵循的重要性及缺乏定期的資安風險評估與演練.
處理AI醫療數據時需要遵守哪些主要的合規要求？
主要包括台灣的《個人資料保護法》、《醫療法》，歐盟的GDPR，以及美國的HIPAA等，診所必須遵守這些法規，以確保患者隱私權益和診所的合法運營.
有哪些最佳實務可以提升診所AI醫療數據安全？
最佳實務包括建立完善的資安管理制度、實施嚴格的權限管理、加強員工資安意識培訓、採用先進的加密技術、定期進行資安風險評估、建立資料備份與復原機制等.
