Medical deepfakes: Isang matinding pag-atake sa pangangalagang pangkalusugan

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Hunyo 14, 2023

Mga highlight ng insight

Ang mga medikal na deepfake ay maaaring humantong sa hindi kailangan o maling paggamot, na magdulot ng mga pagkalugi sa pananalapi at mga potensyal na pagkamatay. Sinisira nila ang tiwala ng pasyente sa sektor ng medikal, na humahantong sa pag-aalangan sa paghahanap ng pangangalaga at paggamit ng telemedicine. Ang mga medikal na deepfake ay nagdudulot din ng banta sa cyber warfare, nakakagambala sa mga sistema ng pangangalagang pangkalusugan at nakakapagpapahina sa mga pamahalaan o ekonomiya.

Medikal na deepfakes na konteksto

Ang mga Deepfakes ay mga digital na pagbabago na idinisenyo upang linlangin ang isang tao na isipin na sila ay tunay. Sa pangangalagang pangkalusugan, ang mga medikal na deepfake ay kinabibilangan ng pagmamanipula ng mga diagnostic na larawan upang maling magpasok o magtanggal ng mga tumor o iba pang kondisyong medikal. Ang mga cybercriminal ay patuloy na gumagawa ng mga bagong paraan ng paglulunsad ng mga medikal na deepfake na pag-atake, na naglalayong guluhin ang mga operasyon ng mga ospital at diagnostic facility.

Ang mga manipuladong pag-atake ng imaging, tulad ng pagpasok ng mga maling tumor, ay maaaring humantong sa mga pasyente na sumasailalim sa mga hindi kinakailangang paggamot at maubos ang milyun-milyong dolyar sa mga mapagkukunan ng ospital. Sa kabaligtaran, ang pag-aalis ng isang aktwal na tumor mula sa isang imahe ay maaaring magpigil ng kinakailangang paggamot mula sa isang pasyente, na nagpapalala sa kanilang kondisyon at posibleng magresulta sa mga pagkamatay. Dahil sa 80 milyong CT scan ay isinasagawa taun-taon sa US, ayon sa isang 2022 na pag-aaral sa medikal na deepfake detection, ang mga mapanlinlang na taktika ay maaaring maghatid ng mga agenda na may kinalaman sa pulitika o pinansyal, gaya ng panloloko sa insurance. Dahil dito, ang pagbuo ng matatag at maaasahang mga diskarte para sa pag-detect at pagtukoy ng mga pagbabago sa imahe ay napakahalaga.

Kasama sa dalawang madalas na paraan ng pakikialam sa imahe ang copy-move at image-splicing. Kasama sa copy-move ang pag-overlay ng hindi target na lugar sa ibabaw ng target na rehiyon, na epektibong nagtatago sa bahagi ng interes. Bukod pa rito, ang pamamaraang ito ay maaaring magparami ng target na rehiyon, na nagpapalaki sa pagkalat ng mga lugar ng interes. Samantala, ang pag-splicing ng imahe ay sumusunod sa isang pamamaraan na katulad ng copy-move, maliban kung ang duplicate na lugar ng interes ay nagmumula sa isang hiwalay na larawan. Sa pagtaas ng mga diskarte sa makina at malalim na pag-aaral, maaari na ngayong matuto ang mga umaatake mula sa malalaking database ng imahe gamit ang mga tool tulad ng mga generative adversarial network (GAN) na karaniwang ginagamit sa mga gawa-gawang video.

Nakakagambalang epekto

Ang mga digital na pagmamanipula na ito ay maaaring makabuluhang pahinain ang pagiging maaasahan at integridad ng mga diagnostic na proseso. Ang trend na ito ay maaaring tumaas nang malaki sa mga gastos sa pangangalagang pangkalusugan dahil sa mga potensyal na legal na bayarin na nauugnay sa mga paghahabla ng malpractice. Higit pa rito, ang maling paggamit ng mga medical deepfakes para sa pandaraya sa insurance ay maaaring mag-ambag sa pang-ekonomiyang pasanin sa mga sistema ng pangangalagang pangkalusugan, mga tagaseguro, at, sa huli, mga pasyente.

Bilang karagdagan sa mga implikasyon sa pananalapi, ang mga medical deepfakes ay seryoso ring nagbabanta sa tiwala ng pasyente sa sektor ng medikal. Ang tiwala ay isang pundasyon ng epektibong paghahatid ng pangangalagang pangkalusugan, at anumang pinsala sa tiwala na ito ay maaaring humantong sa pag-aatubili o pag-iwas sa mga pasyente ng kinakailangang pangangalagang medikal dahil sa takot na mailigaw. Sa mga pandaigdigang krisis sa kalusugan tulad ng mga pandemya, ang kawalan ng tiwala na ito ay maaaring magresulta sa milyun-milyong pagkamatay, kabilang ang pagtanggi sa mga paggamot at bakuna. Ang takot sa mga deepfakes ay maaari ring pigilan ang mga pasyente na makilahok sa telemedicine at digital na mga serbisyong pangkalusugan, na naging lalong mahalaga sa modernong pangangalagang pangkalusugan.

Bukod dito, hindi maaaring maliitin ang potensyal na paggamit ng mga medical deepfakes bilang isang tool ng sabotahe sa cyber warfare. Sa pamamagitan ng pag-target at pag-abala sa mga sistema ng ospital at diagnostic center, maaaring lumikha ang mga kalaban ng kaguluhan, magdulot ng pisikal na pinsala sa maraming tao, at magtanim ng takot at kawalan ng tiwala sa mga tao. Ang ganitong mga cyber-attack ay maaaring maging bahagi ng mas malawak na mga diskarte upang masira ang mga pamahalaan o ekonomiya. Samakatuwid, ang pambansang seguridad at imprastraktura ng kalusugan ng publiko ay kailangang aktibong bumuo ng mga estratehiya upang matukoy at maiwasan ang mga potensyal na banta na ito. 

Mga implikasyon ng mga medical deepfakes

Maaaring kabilang sa mas malawak na implikasyon ng mga medikal na deepfake ang: 

• Tumaas na medikal na maling impormasyon at potensyal na mapaminsalang self-diagnosis na humahantong sa lumalalang mga epidemya at pandemya.
• Malaking pagkalugi sa pananalapi para sa mga kumpanya ng parmasyutiko at mga tagagawa ng medikal na device dahil sa maling impormasyon at pag-aatubili ay nagiging sanhi ng kanilang mga produkto na mag-expire o maling gamitin, na humahantong sa mga demanda.
• Ang potensyal na maging sandata sa mga kampanyang pampulitika. Maaaring gamitin ang mga Deepfakes upang lumikha ng mga maling salaysay tungkol sa mga kondisyon ng kalusugan ng mga kandidato sa pulitika o tungkol sa mga hindi umiiral na krisis sa kalusugan upang magdulot ng panic, na humahantong sa kawalang-tatag at disinformation.
• Ang mga mahihinang populasyon, gaya ng mga matatanda o mga may limitadong access sa pangangalagang pangkalusugan, ay nagiging pangunahing target ng mga medical deepfakes upang hikayatin silang bumili ng mga hindi kinakailangang gamot o self-diagnose.
• Mahahalagang pagsulong sa artificial intelligence at machine learning algorithm para tumpak na matukoy at ma-filter ang malalim na medikal na content.
• Kawalan ng tiwala sa siyentipikong pananaliksik at peer-reviewed na pag-aaral. Kung ang mga manipuladong natuklasan sa pananaliksik ay ipinakita sa pamamagitan ng mga deepfake na video, maaaring maging mahirap na matukoy ang pagiging tunay ng mga medikal na claim, na humahadlang sa mga pagsulong sa kaalamang medikal at posibleng humantong sa pagkalat ng maling impormasyon.
• Ang mga doktor at iba pang propesyonal sa pangangalagang pangkalusugan ay nililinlang ng mga deepfakes, na sinisira ang kanilang mga reputasyon at karera.

Mga katanungang dapat isaalang-alang

• Kung isa kang propesyonal sa pangangalagang pangkalusugan, paano pinoprotektahan ng iyong organisasyon ang sarili mula sa mga medical deepfakes?
• Ano ang iba pang potensyal na panganib ng mga medical deepfakes?