Konzumerizálódik az egészségügy, s ezzel párhuzamosan egyre könnyebb bevonni a betegeket a betegségmegelőző, egészségmegőrző programokba. A viselhető eszközök, érzékelők és más IoT-készülékek által gyűjtött adatokat az angolszász szakirodalomban már páciensek által generált egészségügyi adatok (patient-generated health data, PGHD) néven emlegetik. Ezek az adatok a személyre szabott gyógyításban épp olyan hasznosak lehetnek, mint a lakossági szűrővizsgálatokban.
Nincs új a Nap alatt
Az orvosok persze eddig is kikérdezték a rendelőben megjelenő betegeket, mértek vérnyomást, készítettek EKG-felvételt stb., az adatokat pedig feljegyezték. Az okostelefonos alkalmazások azonban olyan mennyiségű - ráadásul nem feltétlenül megbízható - adatot képesek továbbítani az orvosoknak, amennyivel már-már képtelenség megbirkózni, ezért nem mindenki lelkesedik a PGHD-ért. Célzottabb és pontosabb adatgyűjtést tesz lehetővé - fogalmazódott meg egészségügyi informatikusokban -, ha az IoT-eszközök által gyűjtött adatokat megfeleltetik az egészségügyi nyilvántartásban szereplő adatokkal. Ezek rendszeres összevetésével a beteg is, az orvosa is képet kap arról, hol tart a gyógyulás útján, feltéve persze, ha a hagyományos és az új adatforrások kompatibilisak egymással (aminek megvalósítása kormányzati szintű döntéseket kíván).
Ha nem akarjuk, hogy az adminisztrációs teendőkkel amúgy is túlterhelt orvosok csengőfrászt kapjanak az állandó telefonpittyegéstől, elég az adatgyűjtő készülékeken napi vagy heti egyszeri adattovábbítást beállítani. Amire az orvosok képtelenek, azt játszva elvégzi a korábbi adatokból tanulni képes kognitív elemzés. Amennyiben ez igaz, a páciensek által generált egészségügyi adatokat a jövőben mindenekelőtt Watson és társai fogják átpörgetni, a kórházakba, rendelőintézetekbe pedig már elemzés után érkeznek.
Megzsarolt kórházak
James Scott, az Institute for Critical Infrastructure Technology vezető elemzője szerint a kórházakban terjedő zsarolóvírus-járványoknak szintén a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás vethet véget. Az egészségügyi adatbázisok kiemelt és viszonylag könnyű célpontjai a támadásoknak, hiszen az alacsonyan csüngő gyümölcsöket könnyebb leszakítani. Arról persze szó sincs, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás bevetésével rögtön elhárul a veszély, "golyóállóvá" válik minden egészségügyi nyilvántartás, de annyit el lehet érni, hogy a támadók könnyebb célpont után nézzenek. Mindössze arról van szó, hogy az algoritmusok "kérdőre vonják" a beérkező csomagot, vajon ha végrehajtódik, okozhat-e kárt a kapott állomány.
Mi teszi különösen könnyű célponttá az egészségügyi intézményeket? Egyrészt rendkívül érzékeny, ugyanakkor pontos személyes adatokkal dolgoznak, másrészt a kórházi dolgozók hozzászoktak ahhoz, hogy a nekik föltett kérdésekre a páciensek azonnali választ várnak, ezért nemigen respektálják a munkájukat lassító szabályozást, és végül az informatikai rendszerek fundamentumai sem a legszilárdabbak - már csak pénzügyi okokból sem. A betegellátás bármennyi pénzt képes felszívni, IT-re nem mindig marad. Következésképp inkább kifizetik a zsarolót, semmint masszív IT-biztonságot építenének.
Magától persze a mesterséges intelligencia sem válik védőpajzzsá, de az MI-alapú védelem tanítható arra, melyik kód normális, melyik mutat veszélyes viselkedést. Ám állandó finomhangolásra van szükség, ha a támadók makrókkal és szkriptekkel igyekeznek a védővonalak mögé furakodni, vagy maguk is a mesterséges intelligenciához és gépi tanuláshoz nyúlnak. Ma még nehéz megmondani, ez mikor következik be. James Scott szerint leghamarabb öt-tíz év múlva.
EGÉSZSÉG FINNÜL
Amikor a Nokia tavaly felvásárolta a francia Withings céget, még nem volt világos, mihez fog kezdeni vele. Mostanra kiderült, hogy a fitneszkarkötők, okosórák, mérlegek, lázmérők és egyéb, viselőjük szívdobbanásait, testsúlyát és erőnlétét figyelő IoT-eszközök stratégiai szerephez jutnak a finn mobiltelefon-gyártónál. Bár a forgalmazásuk csak a nyáron kezdődik, egyelőre úgy tűnik, a céglogón kívül külsőre mindenben megegyeznek a francia eredetivel. Az Apple-éhez hasonló szoftverplatform képes minden adatot kódolt formában továbbítani az orvosnak. A különbség az, hogy míg az Apple CareKit és ResearchKit applikációk többségénél az eszköz viselője indítja az adatküldést, addig a Nokia Patient Care Platform közvetlenül a Withings egészségügyi mérőeszközökből küldi el azokat.
