2017年5月，英格蘭和蘇格蘭的國家衛(wèi)生服務(wù)(NHS)醫(yī)院實際上因全球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)約和行動被取消，一些國民保健服務(wù)不得不拒絕非緊急情況。多達7萬臺設(shè)備(包括計算機、核磁共振掃描儀、血液儲存冰箱和手術(shù)室設(shè)備)受到影響。
2016年，洛杉磯的好萊塢長老會醫(yī)學(xué)中心向一名黑客支付了1.7萬美元的比特幣，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)對丟失電子郵件和訪問患者數(shù)據(jù)的問題。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、實驗室工作和藥房需求)所必需的計算機也離線。
這些事件凸顯了醫(yī)療設(shè)備對網(wǎng)絡(luò)威脅的脆弱性。電腦斷層、核磁共振和超聲波機器由主機發(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)人員配置錯誤或主機軟件錯誤)，可能會對患者產(chǎn)生潛在的有害威脅，如過度暴露于輻射、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)來檢測異常指令。兩層架構(gòu)主要關(guān)注兩類異常指令：上下文無關(guān)(CF)和上下文敏感(CS)。上下文無關(guān)(CF)是一個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)是一個正常值或組合值，但相對于特定的上下文，它被認為是異常的，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。
研究團隊用8277條記錄的指令評估了CT領(lǐng)域的新架構(gòu)，并用14種不同的無監(jiān)督異常檢測算法評估了CF層。他們對每個環(huán)境使用了五種監(jiān)督分類算法，并針對四種不同類型的臨床目標(biāo)環(huán)境評估了CS層。
第二個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評分從71.6%提升到整體異常檢測性能，范圍在82%到99%之間。cs層可以利用設(shè)備進程的語義來檢測CS異常，這是僅使用CF層無法檢測到的。
這種架構(gòu)可以很容易地集成到當(dāng)前醫(yī)療環(huán)境中使用的機器中。“醫(yī)療器械制造商面臨的一個關(guān)鍵問題是，他們對現(xiàn)有設(shè)備進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。“這是一個昂貴且耗時的過程，這使得更新現(xiàn)有設(shè)備不切實際。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，可以和CT掃描并行分析。他解釋說：“即使掃描已經(jīng)開始，即使檢測到錯誤，技術(shù)人員也可以在掃描幾秒鐘后迅速停止設(shè)備的運行。”
目前，馬勒計劃繼續(xù)研究和改進這種方法。在2020年國際醫(yī)學(xué)人工智能大會(AIME 2020)上，他介紹了自己的研究成果“保護醫(yī)療設(shè)備免受異常指令影響的雙層架構(gòu)”。
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