[論文レビュー] Securing AI-based Healthcare Systems using Blockchain Technology: A State-of-the-Art Systematic Literature Review and Future Research Directions

Rucha Shinde, Shruti Patil+4 more|arXiv (Cornell University)|May 30, 2022

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、自然言語処理（NLP）、画像認識、音声AI応用分野を対象として、AIを活用した医療システムにおけるセキュリティ、プライバシー、信頼性を向上させるブロックチェーン統合フレームワークを提案する。ブロックチェーンを活用してデータの履歴追跡、検証可能なモデル学習、敵対的攻撃に対する防御を実現することで、単一障害点の低減や透明性の向上といった主な利点を同定したが、現段階の研究は初期段階にあり、克服すべき大きな課題が残っていると指摘している。

ABSTRACT

Healthcare systems are increasingly incorporating Artificial Intelligence into their systems, but it is not a solution for all difficulties. AI's extraordinary potential is being held back by challenges such as a lack of medical datasets for training AI models, adversarial attacks, and a lack of trust due to its black box working style. We explored how blockchain technology can improve the reliability and trustworthiness of AI-based healthcare. This paper has conducted a Systematic Literature Review to explore the state-of-the-art research studies conducted in healthcare applications developed with different AI techniques and Blockchain Technology. This systematic literature review proceeds with three different paths as natural language processing-based healthcare systems, computer vision-based healthcare systems and acoustic AI-based healthcare systems. We found that 1) Defence techniques for adversarial attacks on AI are available for specific kind of attacks and even adversarial training is AI based technique which in further prone to different attacks. 2) Blockchain can address security and privacy issues in healthcare fraternity. 3) Medical data verification and user provenance can be enabled with Blockchain. 4) Blockchain can protect distributed learning on heterogeneous medical data. 5) The issues like single point of failure, non-transparency in healthcare systems can be resolved with Blockchain. Nevertheless, it has been identified that research is at the initial stage. As a result, we have synthesized a conceptual framework using Blockchain Technology for AI-based healthcare applications that considers the needs of each NLP, Computer Vision, and Acoustic AI application. A global solution for all sort of adversarial attacks on AI based healthcare. However, this technique has significant limits and challenges that need to be addressed in future studies.

研究の動機と目的

• ブロックチェーン技術がAIを活用した医療システムにおけるセキュリティおよびプライバシー課題をどのように解決できるかを調査すること。
• 自然言語処理（NLP）、画像認識、音声AIの3つの主要な医療AI分野におけるブロックチェーンとAIの統合に関する既存研究を分析すること。
• AI駆動の医療分野における敵対的攻撃防御およびデータ整合性に関する現在のアプローチにおける制限事項と研究ギャップを同定すること。
• NLP、画像認識、音声AI応用分野の固有のニーズに適合した統合的ブロックチェーンベースのソリューションの概念的フレームワークを提案すること。
• スケーラビリティ、相互運用性、耐障害性に焦点を当て、医療分野におけるAIをブロックチェーンで保護するための今後の研究方向性を提示すること。

提案手法

• 自然言語処理ベース、画像認識ベース、音声AIベースの医療システムの3つのAI応用ルートを対象として、体系的文献レビューを実施した。
• 敵対的攻撃に対する既存の防御メカニズム（敵対的訓練を含む）を評価し、さらなる攻撃に対しての脆弱性を分析した。
• 改ざん不能なレッセターを活用して、医療データの履歴追跡、アクセス制御、監査可能性を実現するブロックチェーンの役割を分析した。
• 異種の医療データソースにまたがるフェデレーテッドおよび分散型学習をセキュアに保証するブロックチェーンの可能性を評価した。
• NLP、画像認識、音声AIワークロードの固有要件に適合した、ブロックチェーンと医療分野におけるAIを統合した概念的フレームワークを統合的に分析した。
• パフォーマンスのオーバーヘッド、標準化のギャップ、分散型システムにおける信頼性といった技術的・実務的課題を同定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックチェーン技術は、AIを活用した医療システムのセキュリティおよび信頼性をどのように向上させることができるか？
• RQ2 AI駆動の医療分野における敵対的攻撃防御メカニズムの現在の制限は何であり、ブロックチェーンはそれらを緩和できるか？
• RQ3 ブロックチェーンは、医療AI応用分野におけるデータの履歴追跡、整合性の検証、アクセス制御をどのように支援できるか？
• RQ4 ブロックチェーンは、異種の医療データセットにまたがる安全で透明性のある分散型学習をどのように実現できるか？
• RQ5 ブロックチェーンとAIを医療分野に統合するにあたり、主な課題と今後の研究方向性は何か？

主な発見

• ブロックチェーン技術は、改ざん不能な監査ログと分散型アクセス制御を可能にすることで、医療分野におけるセキュリティおよびプライバシー課題を効果的に軽減する。
• ブロックチェーンベースのレッセターを活用することで、医療データの履歴追跡とユーザー本人確認が信頼性高く実現され、AI出力への信頼性が向上する。
• 異種の医療機関にまたがる複数の医療機関間で、プライバシーを守りつつ安全に分散型学習を実現できる。
• ブロックチェーンの統合により、AIを活用した医療システムにおける単一障害点が低減され、透明性が向上する。
• これらの利点にもかかわらず、現在のブロックチェーンとAIの統合に関する研究は初期段階にあり、スケーラビリティ、パフォーマンス、標準化の面で大きな課題が残っている。
• 敵対的防御技術は、新たな攻撃バージョンに対して依然として脆弱であり、すべての種類の敵対的攻撃に万能な解決策は存在しない。