Medicinske deepfakes: Et alvorligt angreb på sundhedsvæsenet

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresight
• 14. Juni, 2023

Indsigt højdepunkter

Medicinske deepfakes kan føre til unødvendige eller forkerte behandlinger, hvilket forårsager økonomiske tab og potentielle dødsfald. De udhuler patienternes tillid til den medicinske sektor, hvilket fører til tøven med at søge pleje og bruge telemedicin. Medicinske deepfakes udgør også en trussel mod cyberkrigsførelse, forstyrrer sundhedssystemerne og destabiliserer regeringer eller økonomier.

Medicinsk deepfakes kontekst

Deepfakes er digitale ændringer designet til at narre nogen til at tro, de er autentiske. Inden for sundhedsvæsenet involverer medicinske deepfakes manipulation af diagnostiske billeder til fejlagtigt at indsætte eller slette tumorer eller andre medicinske tilstande. Cyberkriminelle innoverer konstant nye metoder til at iværksætte medicinske deepfake-angreb med det formål at forstyrre driften af ​​hospitaler og diagnostiske faciliteter.

Manipulerede billeddannende angreb, såsom indsættelse af falske tumorer, kan føre til, at patienter gennemgår unødvendige behandlinger og opbruger millioner af dollars i hospitalsressourcer. Omvendt kan eliminering af en faktisk tumor fra et billede tilbageholde nødvendig behandling fra en patient, hvilket forværrer deres tilstand og potentielt resultere i dødsfald. I betragtning af, at 80 millioner CT-scanninger udføres årligt i USA, ifølge en undersøgelse fra 2022 om medicinsk deepfake-detektion, kan sådanne svigagtige taktikker tjene politisk eller økonomisk motiverede dagsordener, såsom forsikringssvindel. Som sådan er det yderst vigtigt at udvikle robuste og pålidelige strategier til at opdage og identificere billedændringer.

To hyppige metoder til billedmanipulation omfatter kopiering-flytning og billedsplejsning. Copy-move involverer overlejring af et ikke-målområde oven på et målområde, hvilket effektivt skjuler den del af interesse. Derudover kan denne metode multiplicere målregionen og overdrive udbredelsen af ​​interessante steder. I mellemtiden følger billedsplejsning en procedure, der ligner kopi-flyt, bortset fra at det duplikerede område af interesse kommer fra et separat billede. Med fremkomsten af ​​maskin- og deep learning-teknikker kan angribere nu lære af enorme billeddatabaser ved hjælp af værktøjer som generative adversarial networks (GAN'er), der almindeligvis bruges i fremstillede videoer.

Forstyrrende påvirkning

Disse digitale manipulationer kan væsentligt underminere pålideligheden og integriteten af ​​diagnostiske processer. Denne tendens kan i sidste ende øge sundhedsomkostningerne betydeligt på grund af de potentielle advokatomkostninger forbundet med sager om fejlbehandling. Desuden kan misbrug af medicinske deepfakes til forsikringssvindel bidrage til den økonomiske byrde for sundhedssystemer, forsikringsselskaber og i sidste ende patienter.

Ud over økonomiske implikationer truer medicinske deepfakes også alvorligt patienternes tillid i den medicinske sektor. Tillid er en hjørnesten i effektiv levering af sundhedsydelser, og enhver skade på denne tillid kan føre til, at patienter tøver eller undgår nødvendig lægebehandling på grund af frygt for at blive vildledt. I globale sundhedskriser som pandemier kan denne mistillid resultere i millioner af dødsfald, herunder afvisning af behandlinger og vacciner. Frygten for deepfakes kan også afskrække patienter fra at deltage i telemedicin og digitale sundhedstjenester, som er blevet stadig vigtigere i moderne sundhedsvæsen.

Desuden kan den potentielle brug af medicinske deepfakes som et sabotageværktøj i cyberkrigsførelse ikke undervurderes. Ved at målrette og forstyrre hospitalssystemer og diagnostiske centre kunne modstandere skabe kaos, forårsage fysisk skade på mange mennesker og indgyde frygt og mistillid i befolkningen. Sådanne cyberangreb kan være en del af bredere strategier til at destabilisere regeringer eller økonomier. Derfor skal national sikkerhed og folkesundhedsinfrastruktur proaktivt udvikle strategier til at opdage og forhindre disse potentielle trusler. 

Konsekvenser af medicinske deepfakes

Bredere implikationer af medicinske deepfakes kan omfatte: 

• Øget medicinsk misinformation og potentielt skadelig selvdiagnose, der fører til forværrede epidemier og pandemier.
• Betydelige økonomiske tab for medicinalvirksomheder og producenter af medicinsk udstyr som fejlinformation og tøven får deres produkter til at udløbe eller blive misbrugt, hvilket fører til retssager.
• Potentialet for at blive bevæbnet i politiske kampagner. Deepfakes kunne bruges til at skabe falske fortællinger om sundhedsforholdene for politiske kandidater eller om ikke-eksisterende helbredskriser for at fremkalde panik, hvilket fører til ustabilitet og desinformation.
• Sårbare befolkningsgrupper, såsom ældre eller personer med begrænset adgang til sundhedspleje, bliver det primære mål for medicinske deepfakes for at tilskynde dem til at købe unødvendig medicin eller selvdiagnosticere.
• Betydelige fremskridt inden for kunstig intelligens og maskinlæringsalgoritmer til nøjagtigt at identificere og filtrere dybt falsk medicinsk indhold fra.
• Mistillid til videnskabelig forskning og peer-reviewede undersøgelser. Hvis manipulerede forskningsresultater præsenteres gennem deepfake-videoer, kan det være udfordrende at gennemskue ægtheden af ​​medicinske påstande, hvilket hindrer fremskridt inden for medicinsk viden og potentielt føre til spredning af falsk information.
• Læger og andet sundhedspersonale bliver vildledt af deepfakes og ødelægger deres omdømme og karriere.

Spørgsmål at overveje

• Hvis du er sundhedsprofessionel, hvordan beskytter din organisation sig mod medicinske deepfakes?
• Hvad er de andre potentielle farer ved medicinske deepfakes?