Эмнэлгийн гүнзгий хуурамч баримтууд: Эрүүл мэндийн үйлчилгээнд ноцтой халдлага

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• June 14, 2023

Онцлох үйл явдлууд

Эмнэлгийн гүнзгий хуурамч мэдээлэл нь шаардлагагүй эсвэл буруу эмчилгээ хийхэд хүргэж, санхүүгийн алдагдал, үхэлд хүргэж болзошгүй юм. Тэд өвчтөний эмнэлгийн салбарт итгэх итгэлийг бууруулж, тусламж хайх, телемедициныг ашиглахдаа эргэлзэхэд хүргэдэг. Эмнэлгийн гүнзгий хуурамч мэдээлэл нь кибер дайны аюул заналхийлж, эрүүл мэндийн тогтолцоог тасалдуулж, засгийн газар эсвэл эдийн засгийг тогтворгүй болгодог.

Анагаах ухааны гүнзгийрүүлэх контекст

Deepfakes бол хэн нэгнийг жинхэнэ гэж хуурч мэхлэх зорилготой дижитал өөрчлөлт юм. Эрүүл мэндийн салбарт эмнэлгийн гүнзгий хуурамч мэдээлэл нь хавдар болон бусад эрүүл мэндийн эмгэгийг хуурамчаар оруулах, устгахын тулд оношилгооны зургийг ашиглах явдал юм. Кибер гэмт хэрэгтнүүд эмнэлэг, оношилгооны байгууллагуудын үйл ажиллагааг тасалдуулах зорилготой эмнэлгийн гүн хуурамч халдлага хийх шинэ аргыг байнга шинэчилж байна.

Хуурамч хавдар оруулах гэх мэт дүрс бичлэгийн халдлага нь өвчтөнүүдэд шаардлагагүй эмчилгээ хийлгэж, эмнэлгийн нөөцийг олон сая доллараар шавхахад хүргэдэг. Үүний эсрэгээр, бодит хавдрыг зурагнаас арилгах нь өвчтөнд шаардлагатай эмчилгээ хийхгүй байх, нөхцөл байдлыг улам дордуулж, үхэлд хүргэж болзошгүй юм. АНУ-д жил бүр 80 сая компьютерийн томографи хийдэг болохыг харгалзан 2022 онд эмнэлгийн гүн гүнзгий хуурамч мэдээллийг илрүүлэх судалгаанаас үзэхэд ийм хуурамч тактикууд нь даатгалын луйвар гэх мэт улс төрийн болон санхүүгийн зорилготой байж болох юм. Иймд дүрсний өөрчлөлтийг илрүүлэх, тодорхойлох найдвартай, найдвартай стратеги боловсруулах нь нэн чухал юм.

Зургийг өөрчлөх хоёр түгээмэл арга бол хуулбарлах, зөөх, дүрс залгах явдал юм. Хуулбарлах-шилжүүлэх нь зорилтот бүсийн дээд талд зорилтот бус хэсгийг давхарлаж, сонирхсон хэсгийг үр дүнтэй нуухыг хэлнэ. Нэмж дурдахад энэ арга нь зорилтот бүс нутгийг үржүүлж, сонирхолтой газруудын тархалтыг хэтрүүлж чаддаг. Үүний зэрэгцээ, зураг залгах нь хуулбарлах-зөөхтэй төстэй процедурыг дагаж мөрддөг боловч давхардсан хэсэг нь тусдаа зургаас ирдэг. Машины болон гүнзгий суралцах арга техникүүд хөгжихийн хэрээр халдагчид зохиомол видеонуудад түгээмэл хэрэглэгддэг generative adversarial network (GANs) гэх мэт хэрэгслүүдийг ашиглан зургийн асар том мэдээллийн сангаас суралцах боломжтой болсон.

Сөрөг нөлөө

Эдгээр дижитал залруулга нь оношлогооны үйл явцын найдвартай байдал, бүрэн бүтэн байдлыг ихээхэн доройтуулж болзошгүй юм. Энэхүү хандлага нь буруу үйл ажиллагаатай холбоотой хууль ёсны төлбөрөөс болж эрүүл мэндийн зардлыг эрс нэмэгдүүлж болзошгүй юм. Цаашилбал, даатгалын залилан мэхлэх зорилгоор эмнэлгийн гүнзгий хуурамч мэдээллийг буруугаар ашиглах нь эрүүл мэндийн систем, даатгагчид, эцэст нь өвчтөнүүдэд эдийн засгийн дарамт учруулж болзошгүй юм.

Санхүүгийн үр дагавраас гадна эмнэлгийн гүнзгий хуурамч мэдээлэл нь өвчтөний эмнэлгийн салбарт итгэх итгэлийг ноцтойгоор заналхийлж байна. Итгэлцэл нь эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээг үр дүнтэй хүргэх тулгын чулуу бөгөөд энэхүү итгэлд учирсан аливаа хохирол нь өвчтөнд төөрөгдөлд өртөхөөс эмээж, шаардлагатай эмнэлгийн тусламжаас зайлсхийх эсвэл эргэлзэхэд хүргэдэг. Царт тахал гэх мэт дэлхийн эрүүл мэндийн хямралын үед энэхүү үл итгэх байдал нь эмчилгээ, вакцинаас татгалзах зэрэг олон сая хүний ​​​​аминд хүргэж болзошгүй юм. Гүн хуурамч мэдээлэлээс айх нь орчин үеийн эрүүл мэндийн үйлчилгээнд улам бүр чухал болж байгаа телемедицин болон дижитал эрүүл мэндийн үйлчилгээнд хамрагдах өвчтөнүүдэд саад болж болзошгүй юм.

Түүгээр ч барахгүй, кибер дайнд хорлон сүйтгэх арга хэрэгсэл болгон эмнэлгийн гүний хуурамч мэдээллийг ашиглах боломжийг дутуу үнэлж болохгүй. Эмнэлгийн систем, оношилгооны төвүүдийг онилж, тасалдуулснаар дайснууд эмх замбараагүй байдал үүсгэж, олон хүний ​​бие махбодид хохирол учруулж, ард түмэнд айдас, үл итгэх байдлыг бий болгож болзошгүй юм. Ийм кибер халдлага нь засгийн газар эсвэл эдийн засгийг тогтворгүй болгох өргөн хүрээний стратегийн нэг хэсэг байж болох юм. Тиймээс үндэсний аюулгүй байдал, нийгмийн эрүүл мэндийн дэд бүтэц эдгээр болзошгүй аюулыг илрүүлэх, урьдчилан сэргийлэх стратегийг идэвхтэй боловсруулах шаардлагатай байна. 

Эмнэлгийн гүнзгий хуурамч байдлын үр дагавар

Эмнэлгийн гүнзгий хуурамч байдлын өргөн хүрээний үр дагавар нь дараахь зүйлийг агуулж болно. 

• Эмнэлгийн ташаа мэдээлэл нэмэгдэж, өөрийгөө оношлох нь халдварт өвчин, тахал өвчнийг улам дордуулж байна.
• Эмийн компаниуд болон эмнэлгийн хэрэгсэл үйлдвэрлэгчид худал мэдээлэл, эргэлзсэн байдлаас үүдэн бүтээгдэхүүний хугацаа нь дуусч, буруугаар ашиглагдаж, улмаар шүүхэд нэхэмжлэл гаргахад хүргэдэг тул санхүүгийн томоохон алдагдал хүлээдэг.
• Улс төрийн кампанит ажилд зэвсэглэх боломж. Deepfakes-ийг улс төрийн нэр дэвшигчдийн эрүүл мэндийн байдал, эсвэл огт байхгүй эрүүл мэндийн хямралын талаар худал мэдээлэхэд ашиглаж, үймээн дэгдээж, улмаар тогтворгүй байдал, ташаа мэдээлэлд хүргэдэг.
• Ахмад настан эсвэл эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээ авах боломж хязгаарлагдмал хүмүүс гэх мэт эмзэг бүлгийн хүмүүс шаардлагагүй эм худалдаж авах эсвэл өөрийгөө оношлоход түлхэц үзүүлэх зорилгоор эмнэлгийн гүн гүнзгий хуурамч мэдээллийн гол бай болж байна.
• Гүнзгий эмнэлгийн агуулгыг үнэн зөв тодорхойлох, шүүх зорилгоор хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын алгоритмуудад томоохон дэвшил гарсан.
• Шинжлэх ухааны судалгаа, үнэлгээний судалгаанд үл итгэх байдал. Судалгааны үр дүнг хуурамч видеогоор дамжуулан үзүүлбэл эмнэлгийн нэхэмжлэлийн үнэн зөвийг олж тогтооход хүндрэлтэй байж, эмнэлгийн мэдлэгийн дэвшилд саад болж, худал мэдээлэл тараахад хүргэж болзошгүй юм.
• Эмч нар болон бусад эрүүл мэндийн мэргэжилтнүүд гүн гүнзгий хуурамч мэдээлэлд төөрөгдөж, нэр хүнд, карьераа сүйтгэж байна.

Анхаарах асуултууд

• Хэрэв та эрүүл мэндийн мэргэжилтэн бол танай байгууллага эмнэлгийн хуурамч мэдээллээс өөрийгөө хэрхэн хамгаалж байна вэ?
• Эмнэлгийн гүний хуурамч зүйлсийн өөр ямар аюул заналхийлж болох вэ?