患者隐私至关重要，医学领域需保持保密性。MIT研究表明，人工智能模型可能会记忆患者信息，存在泄露风险。研究团队开发了评估隐私风险的测试，强调保护患者数据的重要性，尤其是针对独特病症的患者。

本文讨论了人工智能如何帮助临床医生缓解职业倦怠。Ryan与Lunar Analytics的CTO Richard Schaefer和Knowtex的CTO Caroline Zhang探讨了患者隐私保护、AI对医患互动及医疗服务的影响，以及实施AI技术所面临的挑战，强调高质量数据在AI项目中的重要性。

医疗AI机器人开发必须确保数据安全和HIPAA合规，以保护患者隐私。关键措施包括端到端加密、强访问控制、定期安全审计和去标识化处理。尽管面临复杂法规和网络威胁，开发者需持续更新安全策略，以维护信任和有效性。

数据是医疗保健的核心，但数据共享面临挑战。Datavant和Databricks合作解决这些问题，保护患者隐私，支持数据链接，提高数据共享效率。Databricks的Clean Room解决方案帮助组织安全共享和分析数据。