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# Informatica # Apprendimento automatico # Intelligenza artificiale # Crittografia e sicurezza

Proteggere i Dati dei Pazienti: La Minaccia di SurvAttack

SurvAttack mette in evidenza i rischi nei modelli di sopravvivenza e la necessità di difese più robuste nella sanità.

Mohsen Nayebi Kerdabadi, Arya Hadizadeh Moghaddam, Bin Liu, Mei Liu, Zijun Yao

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I modelli di sopravvivenza sono strumenti usati nella sanità per stimare per quanto tempo un paziente potrebbe vivere o quanto presto potrebbe affrontare un certo evento medico, come sviluppare una condizione grave. Questi modelli analizzano la cartella clinica elettronica (EHR), che sono versioni digitali dei documenti cartacei dei pazienti. Ci sono un sacco di informazioni, come la storia medica, i trattamenti e gli esiti, che aiutano i fornitori di assistenza sanitaria a valutare i rischi e a dare priorità ai pazienti che hanno bisogno di cure urgenti.

L'importanza di modelli robusti

Con così tanto in gioco, è fondamentale che questi modelli di sopravvivenza siano affidabili. Se un modello commette un errore, potrebbe significare che un paziente che ha bisogno di attenzione immediata viene messo in fondo alla lista delle priorità, mentre altri che non sono in situazioni urgenti ricevono la precedenza. È come un ristorante in cui il cuoco scambia gli ordini: invece di servire il cibo ai clienti più affamati per primi, lo dà a quelli che hanno appena ordinato un'insalata mentre c'è una persona affamata alla porta.

La sfida degli attacchi avversari

Tuttavia, i modelli di sopravvivenza affrontano minacce. Ad esempio, qualcuno potrebbe cercare di ingannare questi modelli modificando leggermente i dati del paziente, il che potrebbe portare a previsioni errate. Questa tattica si chiama attacco avversario. In termini semplici, è come se qualcuno si introducesse nella tua cucina, scambiasse il sale con lo zucchero e ti guardasse mentre prepari una torta che nessuno vuole mangiare. Nella sanità, questo potrebbe avere conseguenze disastrose.

Cos'è SurvAttack?

Per contrastare questi attacchi avversari, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo framework chiamato SurvAttack. Questo metodo di attacco avversario "black-box" si concentra specificamente sui modelli di sopravvivenza. Un metodo black-box significa che l'attaccante non ha accesso al funzionamento interno del modello; può solo vedere l'input e l'output. Quindi, immagina di dover indovinare come un mago esegue un trucco senza conoscere i segreti dietro le quinte!

Come funziona SurvAttack

SurvAttack utilizza un metodo intelligente per simulare cosa potrebbe succedere se venissero apportate modifiche dannose ai dati del paziente. Fa piccole modifiche ai dati mantenendo intatto il significato generale, un po' come scambiare una mela con una mela verde. L'obiettivo è confondere il modello a sufficienza per far sì che fornisca previsioni sbagliate senza rendere ovvio che qualcosa è cambiato.

Perturbazioni: Le modifiche subdole

Le modifiche apportate in SurvAttack sono conosciute come perturbazioni. Si tratta di piccole alterazioni nei Codici medici all'interno della EHR di un paziente. Ad esempio, invece di dire che un paziente ha una diagnosi specifica, il modello potrebbe essere ingannato a pensare che abbia una condizione diversa, meno grave. Questo potrebbe far sì che un paziente venga classificato più in basso nella lista di urgenza, ritardando il suo trattamento. È come se qualcuno dicesse che si sente un po' giù di corda, ma quello di cui aveva veramente bisogno era vedere un dottore subito!

Tre passaggi chiave in SurvAttack

SurvAttack segue una serie di passaggi per portare a termine il suo compito in modo efficace. Il processo prevede di selezionare quali parti dei dati modificare, come cambiarle e misurare l'impatto di queste modifiche sul Modello di Sopravvivenza.

Passaggio 1: Selezionare i codici medici

Il primo passo in SurvAttack è scegliere quali codici medici alterare. I codici medici classificano la condizione o il trattamento di un paziente, e ce ne sono migliaia. Per fare scelte informate, il modello utilizza conoscenze mediche per trovare codici simili nel significato ma che potrebbero portare a previsioni diverse.

Passaggio 2: Valutare le modifiche

Una volta selezionati i codici, il passo successivo è valutare le possibili modifiche. Questo implica valutare come una particolare alterazione potrebbe influire sulle previsioni del modello. L'obiettivo è assicurarsi che le modifiche non si discostino troppo dalla realtà della condizione del paziente, pur essendo abbastanza impattanti da confondere il modello.

Passaggio 3: Eseguire l'attacco

Dopo aver determinato come modificare i codici, SurvAttack passa all'esecuzione dell'attacco. Questo passo consiste nel modificare i registri del paziente e controllare se l'output del modello cambia nella direzione desiderata. Se le previsioni cambiano, l'attacco può essere considerato riuscito. In caso contrario, il modello può provare modifiche diverse finché non trova quella che funziona.

L'importanza della coerenza clinica

Uno degli aspetti intelligenti di SurvAttack è che assicura che tutte le modifiche rimangano clinicamente significative. Questo significa che le alterazioni devono comunque avere senso nel contesto medico. Ad esempio, se la diagnosi di un paziente cambia, dovrebbe comunque essere una diagnosi plausibile per la sua condizione. Se il modello fosse ingannato a pensare che qualcuno avesse una condizione totalmente non correlata, come una gamba rotta, mentre in realtà aveva un problema respiratorio, non sarebbe solo un attacco, sarebbe una ricetta per il disastro.

Misurare il successo di un attacco

Per valutare l'efficacia di SurvAttack, i ricercatori usano metriche specifiche. Gli obiettivi principali sono interrompere la capacità del modello di classificare correttamente i pazienti in base alla loro urgenza e di interferire con le sue previsioni sui tempi di sopravvivenza. Se il modello non riesce a dare priorità ai pazienti correttamente o a prevedere la loro sopravvivenza in modo adeguato, significa che SurvAttack ha raggiunto il suo obiettivo.

Le implicazioni reali di SurvAttack

SurvAttack mette in luce le debolezze dei modelli di sopravvivenza e stimola discussioni necessarie sulla sicurezza nella sanità. Con il potenziale di manipolare i dati dei pazienti, gli attaccanti potrebbero causare danni seri ostacolando la capacità di un modello di dare priorità alle cure in modo efficace—una situazione in cui nessuno vuole trovarsi.

Conclusione: La necessità di cautela

Lo sviluppo di SurvAttack ricorda l'importanza di costruire sistemi robusti nella sanità. Proprio come chiudiamo le porte di casa la notte, proteggere questi modelli contro potenziali minacce è fondamentale per garantire che i pazienti ricevano le cure di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno di più. La sopravvivenza di ogni paziente potrebbe dipenderne. La posta in gioco è alta e l'industria sanitaria deve rimanere vigile contro questi tipi di attacchi per proteggere le persone vulnerabili che contano sui loro modelli di sopravvivenza per fornire previsioni accurate e tempestive.

E chissà, forse un giorno, con abbastanza innovazione, avremo un sistema così sicuro che nemmeno il ladro di pomodori più astuto riuscirà a passare!

Fonte originale

Titolo: SurvAttack: Black-Box Attack On Survival Models through Ontology-Informed EHR Perturbation

Estratto: Survival analysis (SA) models have been widely studied in mining electronic health records (EHRs), particularly in forecasting the risk of critical conditions for prioritizing high-risk patients. However, their vulnerability to adversarial attacks is much less explored in the literature. Developing black-box perturbation algorithms and evaluating their impact on state-of-the-art survival models brings two benefits to medical applications. First, it can effectively evaluate the robustness of models in pre-deployment testing. Also, exploring how subtle perturbations would result in significantly different outcomes can provide counterfactual insights into the clinical interpretation of model prediction. In this work, we introduce SurvAttack, a novel black-box adversarial attack framework leveraging subtle clinically compatible, and semantically consistent perturbations on longitudinal EHRs to degrade survival models' predictive performance. We specifically develop a greedy algorithm to manipulate medical codes with various adversarial actions throughout a patient's medical history. Then, these adversarial actions are prioritized using a composite scoring strategy based on multi-aspect perturbation quality, including saliency, perturbation stealthiness, and clinical meaningfulness. The proposed adversarial EHR perturbation algorithm is then used in an efficient SA-specific strategy to attack a survival model when estimating the temporal ranking of survival urgency for patients. To demonstrate the significance of our work, we conduct extensive experiments, including baseline comparisons, explainability analysis, and case studies. The experimental results affirm our research's effectiveness in illustrating the vulnerabilities of patient survival models, model interpretation, and ultimately contributing to healthcare quality.

Autori: Mohsen Nayebi Kerdabadi, Arya Hadizadeh Moghaddam, Bin Liu, Mei Liu, Zijun Yao

Ultimo aggiornamento: 2024-12-24 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2412.18706

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.18706

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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