介绍
随着神经技术机器的快速发展和神经科学中机器学习的分析洞察力的提高，大大脑数据的可用性大大增加。神经健康研究是利用数字化的大脑数据进行的必须有充分的数据管理，以确保参与脑部研究和治疗的受试者的隐私。如果监管不当，研究方法可能会导致受试者的自主性和隐私遭到严重侵犯。本文将讨论制定神经保护法律的必要性，以有效地管理大大脑数据的使用，以确保对病人隐私和自主权的尊重。
背景
人工智能和机器学习可以与神经科学大大脑数据集成，以驱动研究。这种整合技术允许对神经元的电活动模式进行详细研究。具体来说，它使用了一个机器人系统，它可以推理、计划和展示生物智能行为。机器学习是计算机编程的一种方法，其中代码可以根据大大脑数据调整其行为大大脑数据是指通过机器学习的计算机分析来解码模式的大量信息的收集这些技术提供的信息非常广泛，足以让研究人员读取患者的思想。人工智能和机器学习技术的工作原理是找到大脑数据的底层结构，然后用被称为潜在因素的模式描述这些结构，最终导致对大脑的时间动态的理解
通过这些技术，研究人员能够破译人类大脑如何计算其表现和思想。然而，由于人工智能和机器学习处理的数据广泛而复杂，研究人员可能会获得患者可能不愿透露的个人信息。从生物伦理学的角度来看，患者自主权领域出现了紧张。患者无法控制由研究人员分析的大脑数据的传输。在通过人工智能技术使用大脑数据的情况下，通过法律管理大脑数据可能会提高患者隐私的程度负责任的管理大脑数据的方法将需要一个复杂的法律结构。
分析
对患者自主权和隐私的影响
在有关大脑大数据的研究中，同意书并不能完全涵盖所收集的大量信息。根据研究，个人数据已经成为向企业和网络服务行业提供内容的最受欢迎的商品。不幸的是，泄露隐私信息的数据泄漏经常发生在研究期间，存储在互联网上可访问的技术上的个人数据使其容易被泄露，危及个人隐私。由于人工智能技术提供的信息程度是个性化的，并且可能通过脑指纹识别方法进行解码，因此这些数据泄漏可能会导致患者容易被识别
人工智能的开发和使用有了广泛的增长。它可以有效地为诊断脑癌和精神疾病等各种疾病的放射科医生提供信息，并协助远程医疗的实施然而，必须通过分析当前的AI技术，并在如何使用数据方面为患者的偏好创造更多选项，来解决患者自主性降低的伦理陷阱。例如，通常用于医疗保健的面部识别技术[10]产生的信息比普通同意书中列出的更多，这可能会破坏知情同意。尽管面部识别软件是诊断医学和遗传疾病的有用工具，但它会收集大量的数据，并可能揭示比个人愿意提供的更多的信息此外，人们可能没有意识到他们的图像正在被用于其他目的而生成更多的临床数据。很难保证数据是匿名的。同意要求必须包括告知人们数据潜在用途的复杂性;软件开发人员应该最大限度地保护病人的隐私此外，人工智能技术的使用存在“人为因素”，因为医疗提供者控制使用以及通过人工智能技术获取或访问数据的程度人们必须了解技术的范围，并与医生或卫生保健提供者就如何使用医疗信息进行清楚的沟通。
脑数据治理的现有法律
在使用人工智能技术和机器学习数据时，医疗提供者的严格法律责任体系将确保患者的隐私和自主权。管理特定算法数据对于保护患者隐私和在获取信息后制定金标准治疗方案至关重要某些人工智能技术比其他技术提供更多的数据，应该建立法律边界，以确保强大的性能、质量控制以及患者隐私和自主权的范围。例如，目前人工智能技术正被用于神经重症护理领域。然而，对于患者在多大程度上可以控制数据的使用，患者有很大程度的不确定性经过校准的法律和伦理标准将使重要的大脑数据得到安全管理和监控。
一旦一个人的脑信号被记录和处理，这些数据可能会与脑机接口技术(brain Computer Interface Technology, BCI)中的其他数据合并为了确保检索个人数据或从收集中提取它的权利和能力，需要对不同类型的数据制定具体的规定必须通过向患者提供关于脑数据如何管理的透明视图来考虑同意和患者隐私的重要性法律系统必须解决数据被用于研究的患者面临的歧视性问题和风险。《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation, GDPR)和《加州消费者隐私保护法》(California Consumer Privacy Protection Act, CCPA)等法律可以作为保护汇总数据的有效模式。这些法律管理消费者信息，并确保在收集个人数据时遵守规定加州选民最近批准将CCPA扩展到健康数据。《华盛顿隐私法》本应提供访问、更改和撤回个人数据的权利，但未能通过。其他州也应该改善隐私，尽管联邦法案更可取。海德堡科学院(Heidelberg Academy of Sciences)的科学家主张，在管理数据安全时，应平衡患者隐私和自主权与研究人员的商业利益这种平衡可以通过像《华盛顿隐私法》那样的隐私保护来实现。虽然《健康保险移动与责任法案》(HIPAA)提供了一个总体框架来阻止对患者保护和隐私造成危险的可能性，但需要更全面的法律来对抗技术给医疗保健行业带来的无处不存在的数据传输和分析根据现行的HIPAA条例，侵犯患者隐私的行为包括未经患者同意将患者信息泄露给记者，以及未经患者同意将艾滋病毒数据发送给患者的雇主HIPAA不包括与未与技术公司达成患者数据保密协议的外部承包商共享的信息。HIPAA法规也并不总是解决公然违反患者数据保密的问题必须向患者提供监测正在分析的数据的方法，以便能够查看通过AI技术产生的私人信息的程度。在卫生研究中，如果数据是在获得许可的情况下收集的，当事人理解并批准了数据的使用，并且数据被去身份化，则更好的诊断、更早发现疾病或预防的医疗目的是使用数据的伦理理由。
我们需要一个标准的管理框架，为允许对其大脑数据进行检查的患者提供最公平的医疗系统。神经科学领域的知情同意可以确保患者理解所收集的信息类型，从而重申患者的隐私和自主权。法律也可以保护患者死亡后的数据。在脑数据领域的不当行为可以给人们提供一个保护患者权利的重要理由。数据泄露诉讼将变得常见，但通常不包括成为大数据收集一部分的去识别数据。在收集和同意过程中采取更同步的方法将有助于理解如何利用大数据对患者进行诊断和治疗。一些无私的人甚至可能更愿意同意，如果他们知道大规模的数据收集有助于治疗和诊断人们。其他人应该有能力选择不共享神经系统数据，特别是当有关去识别的情况不确定时
结论
人工智能和机器学习技术有可能通过提取和汇总特定个体的大脑数据来帮助全球人群的诊断和治疗。然而，为了建立医护人员与患者之间的信任，以及平衡有益与患者自主的生物伦理原则，安全地使用数据是必要的。我们必须确保为患者提供最高质量的治疗，同时保护他们的隐私、知情同意和临床信任。我们需要更复杂的知情同意工具，以确保人们了解其数据可能被如何使用。
