Kaçırılan teşhisler, onaysız yapay zekâ kullanımı ve rıza alınmadan kaydedilen görüşmeler.
JAMA Pediatrics'te 5 Ekim'de yayımlanan çok merkezli bir çalışma, Epic'in pediatrik sepsis erken uyarı modelini 166.943 çocuk acil servis başvurusunda değerlendirdi. İlk 24 saatte görülen 189 sepsis vakasının yalnızca yüzde 36'sı alarmla yakalandı. Modelin vakaları yakalama oranı siyah çocuklarda yüzde 22'ye, beş yaş altı çocuklarda yüzde 20'ye düştü. Epic, hastanelerin modeli kendi hasta gruplarında doğrulaması gerektiğini söyledi. Kaçırılan vakalarda fiilen zarar gören hasta sayısı açıklanmadı.
Hastanelerin yapay zekâyı veri akışlarına hızla eklemesi yeni gizlilik zararları doğurdu. Johns Hopkins Bayview'da bir çalışan, 3.182 hastanın adını, tedavi tarihlerini ve ilaç bilgilerini içeren bir tabloyu kurumun onaylamadığı açık bir yapay zekâ sitesine yükledi. Denver Health'in yapay zekâ analitiği tedarikçisi SquareML'de açık kalan bir erişim anahtarı, 238.083 üyenin sağlık verisini risk altına soktu; kurum verilerin görüntülendiğine dair kanıt bulmadığını söyledi. Sharp HealthCare ve Allegheny Health Network'e karşı açılan iki ayrı dava ise doktor-hasta görüşmelerini kaydedip not çıkaran Abridge aracının hastalardan yeterli rıza alınmadan kullanıldığını ileri sürüyor. Sharp davasında 100.000'den fazla hastanın kaydedilmiş olabileceği iddia ediliyor.