AI技術(shù)旨在防范醫(yī)學(xué)影像網(wǎng)絡(luò)威脅

2017年5月，英格蘭和蘇格蘭的國(guó)家衛(wèi)生服務(wù)(NHS)醫(yī)院實(shí)際上因全球WannaCry網(wǎng)絡(luò)攻擊而關(guān)閉了幾天。襲擊導(dǎo)致數(shù)千人的預(yù)約和行動(dòng)被取消，一些國(guó)民保健服務(wù)不得不拒絕非緊急情況。多達(dá)7萬(wàn)臺(tái)設(shè)備(包括計(jì)算機(jī)、核磁共振掃描儀、血液儲(chǔ)存冰箱和手術(shù)室設(shè)備)受到影響。

2016年，洛杉磯的好萊塢長(zhǎng)老會(huì)醫(yī)學(xué)中心向一名黑客支付了1.7萬(wàn)美元的比特幣，以解鎖攻擊中加密的數(shù)據(jù)。醫(yī)院工作人員正在努力應(yīng)對(duì)丟失電子郵件和訪問(wèn)患者數(shù)據(jù)的問(wèn)題。由于這一事件，一些患者被轉(zhuǎn)移到其他醫(yī)院，各種功能(包括CT掃描、文件、實(shí)驗(yàn)室工作和藥房需求)所必需的計(jì)算機(jī)也離線。

這些事件凸顯了醫(yī)療設(shè)備對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅的脆弱性。電腦斷層、核磁共振和超聲波機(jī)器由主機(jī)發(fā)送的指令控制。如果這些指令異?；虿徽?由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、技術(shù)人員配置錯(cuò)誤或主機(jī)軟件錯(cuò)誤)，可能會(huì)對(duì)患者產(chǎn)生潛在的有害威脅，如過(guò)度暴露于輻射、操縱設(shè)備組件或操縱醫(yī)學(xué)圖像功能。

湯姆馬勒是該校軟件與信息系統(tǒng)工程系尤瓦爾埃洛維奇教授和BGU尤瓦爾沙哈爾教授指導(dǎo)下的博士生。他提出了一種人工智能技術(shù)，可以消除或減少這些網(wǎng)絡(luò)攻擊或其他系統(tǒng)或人為錯(cuò)誤。

馬勒的方法使用AI分析從PC發(fā)送到物理組件的指令，并使用新的架構(gòu)來(lái)檢測(cè)異常指令。兩層架構(gòu)主要關(guān)注兩類異常指令：上下文無(wú)關(guān)(CF)和上下文敏感(CS)。上下文無(wú)關(guān)(CF)是一個(gè)不太可能的值或指令，例如，它提供的輻射比常規(guī)方法多一百倍；上下文(CS)是一個(gè)正常值或組合值，但相對(duì)于特定的上下文，它被認(rèn)為是異常的，例如，它與預(yù)期的掃描類型不匹配，或者它與患者的年齡、體重或潛在診斷不匹配。

研究團(tuán)隊(duì)用8277條記錄的指令評(píng)估了CT領(lǐng)域的新架構(gòu)，并用14種不同的無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)算法評(píng)估了CF層。他們對(duì)每個(gè)環(huán)境使用了五種監(jiān)督分類算法，并針對(duì)四種不同類型的臨床目標(biāo)環(huán)境評(píng)估了CS層。

第二個(gè)CS層被添加到體系結(jié)構(gòu)中。根據(jù)臨床目標(biāo)或身體部位的不同，僅使用CF層就可以將F1評(píng)分從71.6%提升到整體異常檢測(cè)性能，范圍在82%到99%之間。cs層可以利用設(shè)備進(jìn)程的語(yǔ)義來(lái)檢測(cè)CS異常，這是僅使用CF層無(wú)法檢測(cè)到的。

這種架構(gòu)可以很容易地集成到當(dāng)前醫(yī)療環(huán)境中使用的機(jī)器中?！搬t(yī)療器械制造商面臨的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是，他們對(duì)現(xiàn)有設(shè)備進(jìn)行的任何更新都必須符合嚴(yán)格的安全指南，”馬勒向MD DI解釋道?！斑@是一個(gè)昂貴且耗時(shí)的過(guò)程，這使得更新現(xiàn)有設(shè)備不切實(shí)際。借助我們的雙層架構(gòu)，它可以插入現(xiàn)有設(shè)備，以確保其安全性?！?

馬勒說(shuō)，可以和CT掃描并行分析。他解釋說(shuō)：“即使掃描已經(jīng)開(kāi)始，即使檢測(cè)到錯(cuò)誤，技術(shù)人員也可以在掃描幾秒鐘后迅速停止設(shè)備的運(yùn)行。”

目前，馬勒計(jì)劃繼續(xù)研究和改進(jìn)這種方法。在2020年國(guó)際醫(yī)學(xué)人工智能大會(huì)(AIME 2020)上，他介紹了自己的研究成果“保護(hù)醫(yī)療設(shè)備免受異常指令影響的雙層架構(gòu)”。

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