DİJİTAL SAĞLIK UYGULAMALARINDA YAPAY ZEKA VE SİBER GÜVENLİK

Özet

Yapay zeka (AI), sağlık sektöründe önemli dönüşümler yaratmış ve tanı, tedavi ve hasta yönetimi süreçlerini iyileştirmiştir. Ancak, sağlık sektöründe dijitalleşmenin artmasıyla birlikte, siber güvenlik tehditleri de giderek büyümektedir. Hasta verilerinin korunması, yapay zeka tabanlı sağlık sistemlerinin siber saldırılara karşı güvenli hale getirilmesi ve yasal düzenlemelere uyum gibi konular, sektörün en büyük zorlukları arasında yer almaktadır. Bu makalede, yapay zekanın sağlık sektöründeki rolü, siber güvenlik açısından oluşturduğu riskler, mevcut güvenlik önlemleri ve gelecekte AI destekli çözümlerin nasıl evrilebileceği ele alınmaktadır.

1. Giriş

Yapay zeka uygulamalarının sağlık sektöründe kullanımı, son yıllarda büyük bir ivme kazanmıştır. Hastanelerde, klinik karar destek sistemlerinde, hasta yönetiminde ve ilaç geliştirme süreçlerinde yapay zeka teknolojileri etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Ancak, sağlık hizmetlerinin dijitalleşmesi, sağlık verilerinin daha fazla dijital ortamda saklanmasına ve paylaşılmasına yol açmış, bu da siber güvenlik risklerini beraberinde getirmiştir (Yu, K. H., Beam, A. L., & Kohane, I. S. 2018).

Günümüzde sağlık sektörüne yönelik siber saldırılar, hastanelerin ve sağlık kuruluşlarının hizmetlerini aksatabilecek seviyeye ulaşmıştır. Özellikle COVID-19 pandemisi sırasında, hastanelere yönelik fidye yazılımı saldırıları ve veri ihlalleri büyük oranda artmıştır (Muthuppallaniappan & Stevenson, 2020). Bu durum, sağlık sektöründe siber güvenlik önlemlerinin daha sıkı hale getirilmesi gerektiğini göstermektedir.

2. Dijital Sağlıkta Siber Güvenlik Sorunları

Yapay zeka, sağlık sektöründe birçok farklı alanda kullanılmaktadır ve çeşitli uygulamalar sayesinde tanı, tedavi ve hasta yönetim süreçlerinde önemli iyileştirmeler sağlamaktadır. Özellikle tanı ve görüntüleme sistemlerinde, AI destekli modeller radyoloji, patoloji ve diğer tıbbi görüntüleme alanlarında doktorlara destek olarak hastalıkların daha erken ve doğru teşhis edilmesine yardımcı olmaktadır (Yu, Beam & Kohane, 2018). Bunun yanı sıra, hasta yönetimi ve klinik karar destek sistemlerinde yapay zeka, büyük veri analitiği kullanarak hasta verilerini değerlendirmekte ve klinik karar süreçlerini hızlandırarak doktorlara daha etkili tedavi seçenekleri sunmaktadır (Topol, 2019). Cerrahi alanında ise, robot destekli cerrahi sistemler doktorlara daha yüksek hassasiyet ve doğruluk sağlamaktadır. Bu sistemler, özellikle minimal invaziv cerrahilerde, hata oranlarını düşürmek ve iyileşme süreçlerini hızlandırmak amacıyla yaygın şekilde kullanılmaktadır (Davenport & Glaser, 2002). Ancak, bu teknolojilerin sağlık sektörüne sağladığı büyük avantajların yanı sıra, hasta verilerinin güvenliği ve yapay zeka destekli sistemlerin siber saldırılara karşı dayanıklılığı gibi konular ciddi bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Dijital sağlık hizmetlerinde kullanılan yapay zeka algoritmalarının güvenliğini sağlamak, veri mahremiyetini korumak ve kötü niyetli müdahalelere karşı sistemleri güçlendirmek, gelecekte sağlık bilişimi alanında en kritik önceliklerden biri olmaya devam edecektir.

Sağlık hizmetleri sunan kuruluşlar, fidye yazılımı saldırılarının en yaygın hedeflerinden biri haline gelmiştir. Fidye yazılımları, sağlık sistemlerine sızarak hasta kayıtlarını ve diğer kritik tıbbi verileri şifreleyerek, bu bilgilerin tekrar erişilebilir hale gelmesi için sağlık kuruluşlarından fidye talep eder. Bu tür saldırılar, sağlık hizmetlerinin aksamasına ve acil tıbbi müdahalelerin gecikmesine neden olabilir. Özellikle 2020 yılında Brno Üniversitesi Hastanesi’ne yapılan saldırı, acil ameliyatların iptal edilmesine ve hastane sistemlerinin uzun süre işlevsiz kalmasına yol açarak sağlık sektöründe siber güvenliğin kritik önemini gözler önüne sermiştir (Muthuppallaniappan & Stevenson, 2020).

Fidye yazılımlarının yanı sıra, veri sızıntıları ve mahremiyet ihlalleri de sağlık sektöründe büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Hasta bilgileri, sigorta dolandırıcılığı, yasa dışı veri ticareti ve kimlik hırsızlığı gibi çeşitli amaçlarla siber saldırganlar için oldukça değerli bir varlık haline gelmiştir. Sağlık hizmetleri sağlayıcılarının geniş çaplı dijitalleşme süreçleri ve bulut tabanlı veri saklama sistemlerinin yaygınlaşması, hasta bilgilerinin korunmasını daha da karmaşık hale getirmektedir. Özellikle "Project Nightingale" gibi büyük çaplı olaylar, hastaların kişisel sağlık verilerinin izinsiz toplanmasının ve kullanılmasının ne kadar ciddi bir mahremiyet riski doğurduğunu ortaya koymaktadır (Schneble, Elger & Shaw, 2020).

Bunların yanı sıra, tıbbi cihaz güvenliği de sağlık sektöründe dikkate alınması gereken en kritik siber güvenlik konularından biridir. Yapay zeka destekli medikal cihazlar, insülin pompaları, kalp pilleri ve diğer bağlantılı IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazları, doğrudan hasta sağlığını etkileyen sistemlerdir. Bu cihazların kötü niyetli saldırganlar tarafından ele geçirilmesi, yalnızca veri güvenliğini değil, doğrudan hastaların hayatını da tehdit edebilir. Örneğin, bir hacker tarafından ele geçirilen bir kalp pilinin ayarlarının değiştirilmesi veya bir insülin pompasının kontrolünün kötüye kullanılması, ciddi sağlık sorunlarına hatta ölüme yol açabilir. Avrupa Birliği'nin tıbbi cihazlar için belirlediği MDR (Medical Device Regulation) ve IVDR (In Vitro Diagnostic Regulation) düzenlemeleri, bu tür cihazların siber güvenlik standartlarına uygun şekilde üretilmesini zorunlu kılmaktadır (MDCG, 2019). Ancak, tıbbi cihaz üreticileri için yalnızca regülasyonlara uyum sağlamak yeterli değildir; hastanelerin ve sağlık kuruluşlarının da bu cihazları güvenli bir ağ altyapısında çalıştırması ve düzenli güvenlik güncellemeleri sağlaması gerekmektedir.

3. Yasal Düzenlemeler ve Siber Güvenlik Standartları

Sağlık sektöründeki siber güvenlik düzenlemeleri, hem hasta verilerinin korunmasını sağlamak hem de sağlık hizmetlerini güvence altına almak amacıyla oluşturulmuştur. Avrupa Birliği, ABD ve uluslararası düzeyde geliştirilen yasal çerçeveler ve standartlar, sağlık kuruluşları ve tıbbi cihaz üreticileri için çeşitli güvenlik gerekliliklerini zorunlu hale getirmektedir. Avrupa Birliği'nde Tıbbi Cihaz Yönetmeliği (MDR 2017/745) ve In Vitro Diagnostik Tıbbi Cihaz Yönetmeliği (IVDR 2017/746), tıbbi cihazların üretim sürecinde siber güvenlik standartlarına uygun olmasını gerektiren önemli düzenlemeler arasında yer almaktadır (MDCG, 2019). Buna ek olarak, NIS2 Direktifi (2023), sağlık sektörünü kritik altyapılar arasında konumlandırarak, hastaneler ve sağlık kuruluşlarının daha güçlü siber güvenlik önlemleri almasını zorunlu hale getirmiştir (Irdeto, 2024). Hasta verilerinin korunmasına yönelik en kapsamlı yasal çerçeve ise Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR, 2018) olup, Avrupa’da hasta bilgilerinin izinsiz erişimlere ve veri sızıntılarına karşı korunmasını sağlamaktadır (Irdeto, 2024).

ABD'de ise, Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası (HIPAA, 1996), hasta verilerinin korunması için belirlenen en önemli yasal düzenlemelerden biridir. HIPAA, sağlık verilerinin yalnızca yetkili kişiler tarafından erişilebilir olmasını sağlamayı amaçlamakta ve hasta mahremiyetini ön planda tutmaktadır. Ayrıca, FDA Premarket Cybersecurity Guidance, tıbbi cihaz üreticileri için siber güvenlik gerekliliklerini belirleyerek, cihazların tasarım ve üretim aşamalarında güvenlik açıklarını en aza indirmeyi hedeflemektedir (FDA, 2020).

Uluslararası düzeyde ise, çeşitli endüstri standartları sağlık sektöründe siber güvenliği sağlamaya yardımcı olmaktadır. ISO 14971, tıbbi cihazların risk yönetimini düzenleyen bir standart olarak, üreticilere güvenlik risklerini değerlendirme ve minimize etme konusunda rehberlik etmektedir. IEC 62443 ise endüstriyel sistemlerin siber güvenliğini sağlamaya yönelik bir çerçeve sunarak, sağlık sektöründe kullanılan medikal cihazların güvenliğini artırmaya yönelik yönergeler içermektedir (Irdeto, 2024). Bu yasal düzenlemeler ve standartlar, sağlık sektörünün dijitalleşme sürecinde güvenli bir altyapıya sahip olmasını sağlamakta ve hasta güvenliğini tehdit eden siber saldırılara karşı kritik bir rol oynamaktadır.

4. Gelecek Trendler: AI Destekli Siber Güvenlik Çözümleri

Siber tehditlerin sürekli evrim geçirmesi, sağlık sektöründe yapay zeka destekli güvenlik çözümlerinin giderek daha kritik hale gelmesine neden olmaktadır. Geleneksel güvenlik önlemleri, dinamik ve sofistike hale gelen siber saldırılar karşısında yetersiz kalabilirken, yapay zeka (AI) destekli sistemler, tehditleri daha erken tespit edip önleme kapasitesiyle öne çıkmaktadır. AI destekli tehdit tespit sistemleri, sağlık kurumlarının dijital altyapısında meydana gelen anormal veri hareketlerini analiz ederek, potansiyel saldırıları tespit edebilir ve erken müdahale imkanı sunar. Bu sistemler, büyük veri analitiği ve makine öğrenimi teknikleriyle hastane ağlarını sürekli olarak izleyerek, saldırganların sistemlere zarar vermeden önce tespit edilmesini sağlar (Topol, 2019).

Bunun yanı sıra, blockchain tabanlı veri koruma sistemleri, sağlık sektöründeki veri güvenliğini artırmak için giderek daha fazla benimsenmektedir. Blockchain teknolojisi, sağlık verilerini merkezi olmayan ve değiştirilemez bir defterde saklayarak, yetkisiz erişim ve veri manipülasyonu risklerini minimize eder. Böylece hasta kayıtlarının güvenliği sağlanırken, sağlık kuruluşlarının siber saldırılara karşı daha dirençli hale gelmesi sağlanır.

Öte yandan, otonom siber güvenlik sistemleri, yapay zeka algoritmaları sayesinde tehditleri gerçek zamanlı olarak analiz ederek, otomatik olarak saldırılara karşı önlem alabilmektedir. AI tabanlı bu sistemler, sürekli öğrenme yetenekleri sayesinde saldırı türlerini tanıyabilir, sahte veri girişlerini engelleyebilir ve güvenlik açıklarını proaktif bir şekilde kapatabilir. Gelecekte, bu tür sistemlerin sağlık sektöründe yaygınlaşmasıyla birlikte, siber güvenlik risklerinin önemli ölçüde azaltılması ve hasta verilerinin daha güvenli hale getirilmesi beklenmektedir.

5. Sonuç

Sağlık sektöründe yapay zeka ve siber güvenlik, giderek daha kritik hale gelen iki alan olarak öne çıkmaktadır. Dijitalleşmenin artmasıyla birlikte, hasta verilerinin korunması ve tıbbi cihazların siber tehditlere karşı güvence altına alınması gerekmektedir. AI destekli güvenlik sistemleri, gelecekte sağlık sektöründe siber güvenliği sağlamak için hayati bir rol oynayacaktır. Ancak, bu sistemlerin de güvenilirliğini artırmak için sürekli olarak geliştirilmeleri gerekmektedir.

Sağlık kuruluşlarının siber tehditlere karşı daha dirençli hale gelebilmesi için yapay zeka destekli güvenlik sistemlerinin yanı sıra, kapsamlı bir siber güvenlik stratejisinin benimsenmesi gerekmektedir. Bu strateji, veri şifreleme, çok katmanlı kimlik doğrulama, düzenli güvenlik denetimleri ve çalışanların siber güvenlik farkındalığını artıracak eğitim programlarını içermelidir. Ayrıca, sağlık sektöründeki tüm dijital sistemlerin düzenli olarak güncellenmesi ve güvenlik açıklarının hızla kapatılması, saldırganların bu açıkları istismar etmesini önlemek için kritik bir gerekliliktir.

Bununla birlikte, düzenleyici kurumlar ve hükümetler, sağlık sektörüne yönelik siber güvenlik standartlarını ve yasal çerçeveleri sürekli olarak güncellemelidir. Avrupa Birliği’nin MDR ve NIS2 gibi düzenlemeleri ile ABD’de HIPAA ve FDA tarafından belirlenen güvenlik gereklilikleri, sağlık sektörünün daha güvenli hale gelmesine katkıda bulunmaktadır. Ancak, bu düzenlemelerin teknolojik gelişmelere ayak uydurması ve küresel düzeyde standartlaştırılması gerekmektedir. Yapay zeka destekli siber güvenlik sistemlerinin entegrasyonu, yalnızca sağlık sektörünü korumakla kalmayıp, hasta güvenliğini ve veri mahremiyetini güçlendirmeye de yardımcı olacaktır. Bu nedenle, sağlık kuruluşları, teknoloji şirketleri ve düzenleyici kurumlar arasında güçlü bir iş birliği ve sürekli gelişim anlayışı, dijital sağlık sistemlerinin gelecekte güvenli ve sürdürülebilir olmasını sağlamak için elzemdir.

6. Referenslar

Davenport, T., & Glaser, J. (2002). Just-in-time delivery comes to knowledge management. Harvard Business Review, 80(7), 107-111.

Davenport, T., & Kalakota, R. (2019). The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthcare Journal, 6(2), 94-98.

European Union Medical Device Coordination Group (MDCG) (2019). Guidance on cybersecurity for medical devices. Medical Device Coordination Group (MDCG) 2019-16 Rev.1. [Online] Available at: https://ec.europa.eu/health/mdcg_guidelines

Food and Drug Administration (FDA) (2020). Cybersecurity in Medical Devices: Premarket Submission Recommendations. U.S. Food and Drug Administration (FDA). Available at: https://www.fda.gov

Gerke, S., Minssen, T., Cohen, G., & Evgeniou, T. (2020). The European AI regulation and its impact on medical AI. Nature Machine Intelligence, 2(1), 1-2.

Irdeto (2024). Cybersecurity Regulations: Review of a Rapidly Evolving Landscape. Irdeto Security Whitepaper. Available at: www.irdeto.com

Muthuppallaniappan, M., & Stevenson, K. (2020). Healthcare cyber-attacks and the COVID-19 pandemic: An urgent threat to global health. Computers & Security, 99, 102073.

Schneble, C. O., Elger, B. S., & Shaw, D. (2020). The Cambridge Analytica affair and internet-mediated research. EMBO Reports, 21(4), e49811.

Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44-56.

Yu, K. H., Beam, A. L., & Kohane, I. S. (2018). Artificial intelligence in healthcare. Nature Biomedical Engineering, 2(10), 719-731.

Yavuz, C., & Akçay, M. S. (2022). Artificial Intelligence and Cybersecurity Issues in Digital Healthcare Applications. STPS 505: Knowledge, Science and Technology in the Information Age, Middle East Technical University.