Cybersecurity and privacy in AI - Medical imaging diagnosis

Autor(es):
European Union Agency for Network and Information Security
Editor: Atenas : Agencia de la Unión Europea para la Ciberseguridad [ENISA] 06/2023Descripción: 56 p. ; 1 documento PDFTipo de contenido: texto (visual)
Tipo de medio: electrónico
Tipo de soporte: recurso en línea
ISBN: 978-92-9204-641-5 ; doi: 10.2824/25285Tema(s): Ciberseguridad y confianza | Sanidad digital | Inteligencia Artificial | privacidad | eSalud | IA | diagnósticoRecursos en línea: Acceso a la publicación Resumen: Este informe se centra en la ciberseguridad y privacidad en el diagnóstico médico por imagen utilizando inteligencia artificial (IA). Estudia el ecosistema de la salud digital, identificando activos, agentes, procesos, algoritmos de IA y requisitos de ciberseguridad y privacidad necesarios para la puesta en marcha de este tipo de diagnóstico. Además, describe los controles específicos a cada una de las partes, considerando las compensaciones entre ciberseguridad, privacidad y rendimiento. Según el informe, los controles se clasifican como ciberseguridad, privacidad o combinación de ambos, según las amenazas que mitigan y los impactos asociados. En conclusión, destaca que la IA puede ser beneficiosa para la detección y diagnóstico de enfermedades, pero también plantea desafíos en seguridad y privacidad, especialmente en aplicaciones sensibles como el diagnóstico médico por imagen.
Lista(s) en las que aparece este ítem: Ciberseguridad | Economía del dato e IA | Transformación digital para la sostenibilidad | julio 2023
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Colección digital Acceso libre online 1000020177712

Este informe se centra en la ciberseguridad y privacidad en el diagnóstico médico por imagen utilizando inteligencia artificial (IA). Estudia el ecosistema de la salud digital, identificando activos, agentes, procesos, algoritmos de IA y requisitos de ciberseguridad y privacidad necesarios para la puesta en marcha de este tipo de diagnóstico. Además, describe los controles específicos a cada una de las partes, considerando las compensaciones entre ciberseguridad, privacidad y rendimiento. Según el informe, los controles se clasifican como ciberseguridad, privacidad o combinación de ambos, según las amenazas que mitigan y los impactos asociados. En conclusión, destaca que la IA puede ser beneficiosa para la detección y diagnóstico de enfermedades, pero también plantea desafíos en seguridad y privacidad, especialmente en aplicaciones sensibles como el diagnóstico médico por imagen.

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