Внедрение института дата-посредников должно учитывать интересы органов власти (новые методики обезличивания, обеспечивающие минимизацию деидентификации), граждан (закрытый контур и защита от утечек), бизнес-сообщества/разработчиков технологических решений (доступ к большим наборам данным), врачей (снятие барьеров для введения решений на основе ИИ при принятии решений о диагностике и лечении на основании предложения алгоритма (системы поддержки принятия врачебных решений). Именно это позволит достигнуть баланса между безопасностью данных, открытостью данных и правами граждан на свои медицинские данные.
В АНО «Цифровая экономика» подготовили аналитический доклад «Доступ к медицинским данным: обработка данных в медицинской отрасли» освещает основные вызовы и ответные меры в России и за рубежом (представлен опыт стран ЕС, Азии, а также Великобритании и США), предлагая оценить насколько тесно могут сосуществовать принципы свободного обмена данными и защиты персональных данных.
«Современное здравоохранение может сделать качественный рывок в развитии благодаря цифровизации. Эффективное управление, анализ и обработка больших массивов данных могут изменить правила игры, открыв новые возможности в этой сфере. Мы видим, как в совершенно различных отраслях (в том числе в здравоохранении) предпринимаются активные шаги для преобразования потенциала больших массивов данных — в аналитику с целью оказания более качественных услуг. Благодаря тесной интеграции биомедицинских и медицинских данных медицинские учреждения, смогут сделать большой шаг в оказании медицинских услуг и предоставлении более качественного сервиса гражданам», — комментирует Сергей Плуготаренко, генеральный директор АНО «Цифровая экономика».
В докладе приводятся примеры отечественных технологических решений, среди которых: Botkin. ai, Care Mentor AI, Data MATRIX и др. На сегодняшний день также существует ЕГИСЗ, РМИС — информационные системы, аккумулирующие различные типы медицинских данных. Авторы доклада резюмирует, что для эффективного взаимодействия необходимо наладить взаимодействие между разработчиками технологических решений в сфере медицины и набором медицинских данных, предоставив доступ к таким обезличенным данным в защищенном контуре. Для этого необходимо снять ряд регуляторных барьеров, среди которых: отсутствие возможности использования оператором персональных данных ранее собранных данных для иных целей при наличии согласия субъекта персональных данных, необходимость получения письменных согласий на обработку персональных данных пациентов, даже если такие данные будут обезличены, а также отсутствие доступа к большому объему обезличенных медицинских данных.
В сфере здравоохранения различные типы больших массивов данных включают в себя сведения из медицинских карт пациентов, результаты медицинских осмотров и данные с устройств, являющихся частью интернета вещей, в том числе носимых устройств. Такие медицинские данные нуждаются в обработке и аналитике с помощью высокопроизводительных вычислительных решений (например, системы искусственного интеллекта). Результат такой обработки медицинских данных используется для принятия стратегически важных решений (например, для определения эффективности лекарственного средства или медицинского изделия или постановки диагноза).
В противном случае, поиск решения путем анализа больших объемов данных становится сравнимым с поиском иголки в стоге сена. Однако на практике ученые, исследователи и разработчики не имеют доступа к медицинским данным, в том числе из единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ), для формирования аналитики и развития систем, основанных на искусственном интеллекте. Поэтому, для того чтобы у разработчиков была возможность создать полезные для общества системы искусственного интеллекта, необходимо решить множество правовых вопросов, связанных с доступом к таким данным и порядком их обработки.
Среди основных выводов аналитики АНО «Цифровая экономика» отмечают необходимость создания такого надежного механизма управления данными, как дата-посредники, для того чтобы воспользоваться преимуществами аналитики больших массивов данных в медицине: при принятии решений о диагностике и лечении на основании предложения алгоритма (системы поддержки принятия врачебных решений), для проведения медицинских исследований и развития технологий в области ИИ или для формирования комплексной оценки методов диагностики, лекарственного и нелекарственного лечения, профилактики и реабилитации.
Таким образом, для максимально эффективного использования медицинских данных для развития решений на основе ИИ, предлагается запустить механизм «регуляторных песочниц», который позволит апробировать и внедрить безопасный и свободный обмен медицинскими данными для исследовательских целей путем внедрения института дата-посредничества. Наряду с этим предлагается исключить в рамках «цифровых песочниц» необходимость получения письменных согласий на обработку персональных данных пациентов в случае, если такие данные будут обезличены.
Полная версия доклада доступна в разделе «Аналитика»: https://data-economy.ru/reports