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医療機関が NIST の AI リスク管理フレームワークから学べること

コンプライアンスはチェックリストではありません 医療機関は環境内のサードパーティ AI ソリューションであるブラック ボックスをどのように管理できるでしょうか?ここで、リスクを軽減するための革新的なアプローチが必要になります。組織はコンプライアンスを単なる完了すべきチェックリストとして考えることはできません。 20 項目の必須項目のリストで、「いいえ」が 1 つでもあると、組織が準拠していないことを意味する可能性があります。リスク管理フレームワークは「~っぽい」というカテゴリーに属します。これは、組織が「準拠っぽい」、またはある程度準拠している可能性があることを意味します。それは完全な不遵守よりははるかに良いことです。 それでも、組織が特定の AI リスク管理フレームワークを採用するかどうかは、現在の状況に依存します。 環境におけるリスクに対する文化。もっと保守的なのでしょうか?以前のデータ侵害により、より厳しい要件が課せられていますか? 特に、特定の AI ソリューションが一定レベルのリスクに対処できるように設定されているという「バッジ」を提供できる認証機関が存在しないため、ベンダーは多大な信頼を得ています。これらのソリューションが完全に精査されているかどうかが不明確であるため、これは大きな課題です。その場合、医療機関の責任は、その体制を強化することになります。 リスク軽減戦略 そうすることでイノベーションがさらに繁栄できるようになります。バランスを見つけるのは難しいです。 医療機関が特定のソリューションに関して得た知識や経験を共有することが役立つのはこのためです。しかしもちろん、それほどポジティブではなかったかもしれない経験を共有するのは難しいです。 発見する: 2026 年に注目すべき 4 つのセキュリティ トレンドを次に示します。 組織は AI ソリューションを信頼しつつ検証する必要がある 成熟した組織が新しい患者向けデバイスを導入したい場合、トラフィックやその他の側面を監視するための封じ込め試験用の実験室またはある種の実験場が存在するのが一般的です。たとえば、技術チームは、そのデバイスがどのように通信しているかを把握したいと考えます。デバイスは環境内で何年も、場合によっては数十年も使用されるため、思慮深い考慮事項が必要です。 ライフサイクル管理プロセス その後ろに。 AI ソリューションも同様に扱う必要があります。テストしてみる アンビエント臨床文書作成ソフトウェア 広範囲に展開する前に、管理された設定で。 ガバナンス構造の構築 これには、パートナーまたはベンダーとの緊密な連携が含まれます。ヘルスケア CISO…

医療機関が NIST の AI リスク管理フレームワークから学べること

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2026-03-25 12:28:00

コンプライアンスはチェックリストではありません

医療機関は環境内のサードパーティ AI ソリューションであるブラック ボックスをどのように管理できるでしょうか?ここで、リスクを軽減するための革新的なアプローチが必要になります。組織はコンプライアンスを単なる完了すべきチェックリストとして考えることはできません。 20 項目の必須項目のリストで、「いいえ」が 1 つでもあると、組織が準拠していないことを意味する可能性があります。リスク管理フレームワークは「~っぽい」というカテゴリーに属します。これは、組織が「準拠っぽい」、またはある程度準拠している可能性があることを意味します。それは完全な不遵守よりははるかに良いことです。

それでも、組織が特定の AI リスク管理フレームワークを採用するかどうかは、現在の状況に依存します。 環境におけるリスクに対する文化。もっと保守的なのでしょうか?以前のデータ侵害により、より厳しい要件が課せられていますか?

特に、特定の AI ソリューションが一定レベルのリスクに対処できるように設定されているという「バッジ」を提供できる認証機関が存在しないため、ベンダーは多大な信頼を得ています。これらのソリューションが完全に精査されているかどうかが不明確であるため、これは大きな課題です。その場合、医療機関の責任は、その体制を強化することになります。 リスク軽減戦略 そうすることでイノベーションがさらに繁栄できるようになります。バランスを見つけるのは難しいです。

医療機関が特定のソリューションに関して得た知識や経験を共有することが役立つのはこのためです。しかしもちろん、それほどポジティブではなかったかもしれない経験を共有するのは難しいです。

発見する: 2026 年に注目すべき 4 つのセキュリティ トレンドを次に示します。

組織は AI ソリューションを信頼しつつ検証する必要がある

成熟した組織が新しい患者向けデバイスを導入したい場合、トラフィックやその他の側面を監視するための封じ込め試験用の実験室またはある種の実験場が存在するのが一般的です。たとえば、技術チームは、そのデバイスがどのように通信しているかを把握したいと考えます。デバイスは環境内で何年も、場合によっては数十年も使用されるため、思慮深い考慮事項が必要です。 ライフサイクル管理プロセス その後ろに。

AI ソリューションも同様に扱う必要があります。テストしてみる アンビエント臨床文書作成ソフトウェア 広範囲に展開する前に、管理された設定で。 ガバナンス構造の構築 これには、パートナーまたはベンダーとの緊密な連携が含まれます。ヘルスケア CISO として、私は、技術的には最良のソリューションであるかもしれないが、その仕組みについて何も共有していない製品 B よりも、その仕組みを完全に開示しているが最上級ではない可能性がある製品 A を選びたいと考えています。自分の組織をリスクにさらすつもりなら、むしろ パートナーと協力関係を築いている 製品についてもっとオープンにしたい人。

52%

人間以外のアイデンティティ (AI エージェントなど) を所有し、重大な過剰な権限を持つ組織の割合 (人間のユーザーの場合は 37%)

出典: Tenable、クラウドおよび AI セキュリティ リスク レポート 2026、2026 年 2 月

AI リスク管理はチームの努力です

AI リスクの管理には、組織内の部門を超えた交渉が必要です。それは臨床やテクノロジーの側面からだけではありません。法務、マーケティング、運営 – ほとんどの部門が足並みを揃える必要があります。新しいソリューションを導入する際には、組織に財務上の影響が生じる可能性があるため、リスクについて明確にコミュニケーションする必要があります。

リーダーはリスク プレーンを管理し、ソリューションの使用がすべての利害関係者が合意したものから逸脱していることを把握できるようにする必要があります。ベンダーとの使用規定ポリシーが急遽変更されましたか?組織はポイントインタイムのリスク評価を実行していますか、それとも一連の管理を確立する必要がありますか? 継続的なコンプライアンスとリスク測定?

ここで、組織は AI ソリューションに関する主要なリスク指標の一部を組み込み始め、AI ソリューションが常に稼働し、遍在するようになります。組織が振り返る必要がある単なる特定時点のスナップショットである場合、それは無関係になります。これらのソリューションは予想よりも早く変化する可能性が高いため、リアルタイムの制御が必要です。

結局のところ、医療におけるリスクを理解し、管理することが最も重要です。組織がそうでない場合 これを正しく理解してください そして患者は自分のデータが侵害されたという通知を受け取ると、他の場所で治療を受けることになります。この信頼違反は、プロバイダーに長期的な影響を及ぼします。

同様に、利用可能な AI リスク フレームワークは、医療分野でより信頼性を高める必要があります。医療提供者が、独立機関または政府機関から確立された枠組みを採用し適応させる場合、これらの管理が医療現場でどのように機能するかについて、より多くの協力と透明性が必要です。

医療セキュリティの分野で数十年の経験を持つ私は、組織の姿勢がいかに急速に変化するかを知っています。ある瞬間、プロバイダーは安全ですが、次の瞬間には侵害が発生します。信頼性は獲得するだけでなく、実証されるものです。それが、これらのリスク管理フレームワークとその中にあるプラットフォームの最大の要素の 1 つです。

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執筆者について: nipponese

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