Sağlık sektöründe yapay zeka (YZ) uygulamalarının benimsenmesi, genellikle HIPAA uyumluluğunun tamamen göz ardı edilmesinden ziyade, ekiplerin farkında olmadan genişlettiği risk alanları nedeniyle başarısızlığa uğrar. YZ araçları deneysel aşamadan gerçek iş akışlarına geçerken, uyumluluk riski artık teorik olmaktan çıkmıştır. En yaygın başarısızlıklar kötü niyetten değil, yapısal kör noktalardan kaynaklanır. Bu makale, sağlık kuruluşlarının YZ sistemlerini değerlendirirken veya dağıtırken sürekli karşılaştığı beş önemli "kırmızı bayrağı" vurgulamaktadır. Bu riskler, derin teknik bilgi gerektirmese de, genellikle denetimler sırasında ve düzeltilmesi en maliyetli olduğu zamanlarda ortaya çıkar.
İlk kırmızı bayrak, "Hassas Sağlık Bilgilerini (PHI) depolamıyoruz" ifadesidir. Bu ifade tek başına anlamsızdır, çünkü HIPAA riski sadece uzun süreli depolama ile değil, verinin nerede hareket ettiği, kimlerin gözlemleyebildiği ve bu işlemler hakkında hangi kanıtların bulunduğu ile tanımlanır. Kısa süreli bir maruz kalma bile risk oluşturur. İkinci olarak, tüm YZ iş akışlarına aynı şekilde yaklaşmak hatalıdır; her etkileşim aynı düzeyde veri erişimi gerektirmez. Hassas verilerin gereksiz yere ifşa edilmesi veya meşru kullanım durumlarının kısıtlanması bu yaklaşımdan doğar. Üçüncü kırmızı bayrak, kontrollerin YZ etkileşiminden sonra uygulanmasıdır; oysa koruyucu önlemlerin veri işlenmeden önce alınması esastır.
Dördüncü olarak, "HIPAA uyumluluğu model sağlayıcıda biter" yanılgısı yaygındır. Model sağlayıcılar önemli olsa da, HIPAA kapsamı verinin nasıl hazırlandığı, yönlendirildiği, kaydedildiği, erişimin nasıl yönetildiği ve kanıtların nasıl üretildiği gibi birçok süreci içerir. Son olarak, net bir kanıt izinin olmaması büyük bir risktir. Uyumluluk iddialardan ziyade, kimin hangi veriye, hangi koşullar altında, ne zaman ve hangi amaçla eriştiğinin yeniden yapılandırılabilir olmasıyla ilgilidir. Bu sorulara yanıt verilemiyorsa, uyumluluk sadece bir varsayımdan ibarettir.
Sağlık sektöründe yapay zeka uygulamalarının HIPAA uyumlu bir şekilde geliştirilmesi ve dağıtılması için veri akışı, erişim kontrolü ve kanıt izi gibi kritik yapısal kör noktalara dikkat etmek, potansiyel riskleri ve maliyetli uyumluluk ihlallerini önlemenin anahtarıdır.