Lääketieteelliset syväväärennökset: Vakava hyökkäys terveydenhuoltoon

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Kesäkuu 14, 2023

Insight kohokohdat

Lääketieteelliset syväväärennökset voivat johtaa tarpeettomiin tai vääriin hoitoihin, mikä aiheuttaa taloudellisia menetyksiä ja mahdollisia kuolemantapauksia. Ne heikentävät potilaiden luottamusta lääketieteen alaan, mikä johtaa epäröintiin hoidon hakemisessa ja telelääketieteen käytössä. Lääketieteelliset syväväärennökset muodostavat myös kybersodankäynnin uhan, häiritsevät terveydenhuoltojärjestelmiä ja horjuttavat hallituksia tai talouksia.

Lääketieteelliset syväväärennökset

Deepfakes ovat digitaalisia muutoksia, jotka on suunniteltu huijaamaan joku luulemaan, että ne ovat aitoja. Terveydenhuollossa lääketieteellisiin syväväärennöksiin liittyy diagnostisten kuvien manipulointi kasvainten tai muiden sairauksien lisäämiseksi tai poistamiseksi väärin. Kyberrikolliset kehittävät jatkuvasti uusia tapoja käynnistää lääketieteellisiä syväfake-hyökkäyksiä, joilla pyritään häiritsemään sairaaloiden ja diagnostisten laitosten toimintaa.

Manipuloidut kuvantamishyökkäykset, kuten väärien kasvainten lisääminen, voivat johtaa siihen, että potilaat joutuvat tarpeettomiin hoitoihin ja kuluttavat miljoonia dollareita sairaalaresursseja. Toisaalta varsinaisen kasvaimen poistaminen kuvasta voi estää potilaalta tarvittavan hoidon, mikä pahentaa hänen tilaansa ja voi johtaa kuolemaan. Koska Yhdysvalloissa tehdään vuosittain 80 miljoonaa TT-skannausta, vuonna 2022 tehdyn lääketieteellisen syväväärennösten havaitsemista koskevan tutkimuksen mukaan tällaiset petolliset taktiikat voivat palvella poliittisia tai taloudellisia syitä, kuten vakuutuspetoksia. Sellaisenaan vankkojen ja luotettavien strategioiden kehittäminen kuvamuutosten havaitsemiseksi ja tunnistamiseksi on erittäin tärkeää.

Kaksi yleistä kuvan peukalointimenetelmää ovat kopiointi-siirrä ja kuvan liittäminen. Kopioi ja siirrä ei-kohdealue peittäen kohdealueen päälle, mikä tehokkaasti piilottaa kiinnostavan osan. Lisäksi tämä menetelmä voi moninkertaistaa kohdealueen, mikä liioittelee kiinnostavien paikkojen yleisyyttä. Sillä välin kuvien liittäminen noudattaa samanlaista menettelyä kuin kopiointi-siirrä, paitsi että päällekkäinen kiinnostava alue tulee erillisestä kuvasta. Kone- ja syväoppimistekniikoiden lisääntyessä hyökkääjät voivat nyt oppia laajoista kuvatietokannoista käyttämällä työkaluja, kuten generatiivisia vastustajaverkkoja (GAN), joita käytetään yleisesti valmistetuissa videoissa.

Häiritsevä vaikutus

Nämä digitaaliset manipulaatiot voivat heikentää merkittävästi diagnostisten prosessien luotettavuutta ja eheyttä. Tämä suuntaus voi viime kädessä lisätä terveydenhuollon kustannuksia huomattavasti, mikä johtuu mahdollisista lainkäyttökuluista. Lisäksi lääketieteellisten syväväärennösten väärinkäyttö vakuutuspetokseen voi lisätä terveydenhuoltojärjestelmien, vakuutuksenantajien ja viime kädessä potilaiden taloudellista taakkaa.

Taloudellisten vaikutusten lisäksi lääketieteelliset syväväärennökset uhkaavat vakavasti myös potilaiden luottamusta lääketieteen alaan. Luottamus on tehokkaan terveydenhuollon kulmakivi, ja tämän luottamuksen vahingoittuminen voi johtaa siihen, että potilaat epäröivät tai välttävät tarvittavaa lääketieteellistä apua harhaanjohtamisen pelossa. Maailmanlaajuisissa terveyskriiseissä, kuten pandemioissa, tämä epäluottamus voi johtaa miljooniin kuolemiin, mukaan lukien hoitojen ja rokotteiden hylkääminen. Deepfakejen pelko saattaa myös estää potilaita osallistumasta telelääketieteeseen ja digitaalisiin terveyspalveluihin, joista on tullut yhä tärkeämpiä nykyaikaisessa terveydenhuollossa.

Lisäksi lääketieteellisten syväväärennösten mahdollista käyttöä sabotaasin välineenä kybersodassa ei voida aliarvioida. Kohdistamalla ja häiritsemällä sairaalajärjestelmiä ja diagnostiikkakeskuksia, vastustajat voivat luoda kaaosta, aiheuttaa fyysistä vahinkoa monille ihmisille ja juurruttaa pelkoa ja epäluottamusta väestöön. Tällaiset kyberhyökkäykset voisivat olla osa laajempia strategioita hallitusten tai talouksien horjuttamiseksi. Siksi kansallisen turvallisuuden ja kansanterveyden infrastruktuurin on kehitettävä ennakoivasti strategioita näiden mahdollisten uhkien havaitsemiseksi ja ehkäisemiseksi. 

Lääketieteellisten syväväärennösten vaikutukset

Lääketieteellisten syväväärennösten laajempia vaikutuksia voivat olla: 

• Lisääntynyt lääketieteellinen väärä tieto ja mahdollisesti haitallinen itsediagnoosi, mikä johtaa epidemioiden ja pandemioiden pahenemiseen.
• Lääkeyhtiöille ja lääkinnällisten laitteiden valmistajille aiheutuu merkittäviä taloudellisia tappioita, koska väärä tieto ja epäröinti johtavat niiden tuotteiden vanhenemiseen tai väärinkäyttöön, mikä johtaa oikeudenkäynteihin.
• Mahdollisuus tulla aseiksi poliittisissa kampanjoissa. Deepfakeilla voitaisiin luoda vääriä kertomuksia poliittisten ehdokkaiden terveydentilasta tai olemattomista terveyskriiseistä paniikkiin, mikä johtaa epävakauteen ja disinformaatioon.
• Haavoittuvassa asemassa olevista väestöryhmistä, kuten vanhuksista tai niistä, joilla on rajoitettu pääsy terveydenhuoltoon, on tulossa lääketieteellisten syväväärennösten ensisijainen kohde, joka rohkaisee heitä ostamaan tarpeettomia lääkkeitä tai tekemään itsediagnoosin.
• Merkittäviä edistysaskeleita tekoälyssä ja koneoppimisalgoritmeissa, jotka tunnistavat ja suodattavat tarkasti syvän lääketieteellisen sisällön.
• Epäluottamus tieteellistä tutkimusta ja vertaisarvioituja tutkimuksia kohtaan. Jos manipuloituja tutkimustuloksia esitetään syvällä väärennettyjen videoiden kautta, lääketieteellisten väitteiden aitouden havaitseminen voi olla haastavaa, mikä estää lääketieteellisen tiedon kehittymisen ja saattaa johtaa väärän tiedon leviämiseen.
• Lääkärit ja muut terveydenhuollon ammattilaiset joutuvat harhaan syvällisillä väärennöksillä, mikä pilaa heidän maineensa ja uransa.

Pohdittavia kysymyksiä

• Jos olet terveydenhuollon ammattilainen, kuinka organisaatiosi suojaa itseään lääketieteellisiltä syväväärennöksiltä?
• Mitä muita lääketieteellisten syväväärennösten mahdollisia vaaroja on?