安全优先设计是解决AI试点工具部署停滞的关键

随着人工智能持续重塑制药行业，它既带来机遇也带来挑战。简化临床试验、个性化治疗和加速药物开发的能力是突破性的。然而，将AI集成到高度监管和敏感的医疗生态系统中所带来的安全挑战也同样重大。

最近一项报告发现，64%的制药高管由于安全担忧而对将AI集成到药物开发中持谨慎态度。这种犹豫是可以理解的，特别是在60%的AI预算增长超过IT支出的情况下，这突显了AI抱负与IT准备度之间的不匹配。

**安全优先的方法**

要让AI在制药行业具有变革性，必须采用安全优先的设计方法。这意味着从开发的最早阶段就将数据保护和合规性嵌入AI系统的架构中，而不是在模型准备部署时才作为后续考虑。

在处理大量敏感患者和临床数据的行业中，风险太高，不能采取被动的安全方法。无论是在数据收集、模型训练还是接口部署中的单一缺陷，都可能破坏公众信任、违反隐私法律并危及整个项目。在药物开发中，涉及多年研发和数十亿美元投资，安全中断的后果可能远超经济损失。

构建安全的AI不仅仅是满足监管要求。它关乎预测不断演变的威胁、确保数据完整性，以及创建利益相关者可以信任的透明系统。

公司往往采用"先测试，后保护"的心态来处理AI。这导致工具无法扩展，因为它们无法满足实际部署中严格的数据隐私、安全和合规要求。

我们看到只有30%的医疗AI试点工具能够达到完全投产。许多模型在测试中表现良好，但在引入企业系统时却失败了。成功过渡到生产不仅关乎技术，还涉及管理与合规、安全和运营扩展能力相关的挑战和风险。

AI模型需要访问庞大的数据集，这些数据通常存储在具有不同访问控制、数据格式和同意要求的孤立系统中，使得集成和互操作性变得困难。除此之外，公司还被迫应对全球数据隐私法规和新兴AI专门法律的要求，这需要法律专业知识和对底层技术的深入理解。此外，基础设施准备度是另一个重大障碍，因为许多传统IT系统并非为支持现代AI工具所需的需求、带宽和实时分析而设计。

**AI部署的根本性重新思考**

克服这些实施障碍需要的不仅仅是权宜措施。它需要从根本上重新思考我们如何在医疗保健中构建和部署AI，从跨职能协作开始。安全和隐私团队必须从第一天起就参与其中，与数据科学家、工程师和合规负责人合作，设计稳健、透明和有韧性的系统。

每个用户、设备和数据集都必须持续验证和确认。AI解决方案应该采用隐私设计方法，从一开始就集成数据最小化、匿名化和同意管理，而不是作为后续考虑。可解释性也至关重要，特别是在药物开发领域，AI输出必须有效传达以满足监管要求并在临床医生、监管机构和患者中建立信任。最终，可扩展的合规框架对于跟上不断发展的法规至关重要，使组织能够有效应对多个司法管辖区和监管机构的要求。

安全不应被视为创新的障碍，而应被视为允许创新负责任地扩展的基础。随着制药行业努力应对AI集成，我们必须抵制在首先建立可信度之前急于追求功能的冲动。

如果我们希望将AI的全部潜力带入药物开发的核心，安全就不能再是一个孤立的功能。它必须成为AI战略、产品开发和组织文化的组成部分。

前方的机遇是巨大的。但责任同样重大。通过从一开始就优先考虑安全，我们不仅保护敏感数据并满足合规义务，还为世界最关键行业之一的有意义、可扩展和道德的创新奠定基础。

**关于作者**

Siwar El Assad是一位致力于利用技术产生社会影响的网络安全领导者。她目前担任Quant Health的首席信息安全官(CISO)，推动与组织目标和全球监管标准一致的网络安全举措。她还担任一家安全初创公司的顾问委员会成员，在塑造下一代数据保护解决方案方面发挥关键作用，这些解决方案在强大安全性与无缝用户体验之间取得平衡。她的职业生涯始于18岁，当时她成功破解了Check Point公司标记为几乎无法解决的一系列在线网络安全挑战后，获得了该公司的职位。