35、循环神经网络与医疗数据保护安全：科技助力医疗发展

循环神经网络与医疗数据保护安全：科技助力医疗发展

循环神经网络：计算神经科学的灵活工具

循环神经网络（RNNs）在计算和理论神经科学研究中是非常有用的工具。设计和训练这类网络为开发神经系统开辟了新的途径，除了为特定任务提供大量子网络外，还能为新的科学问题提供见解。

有研究使用可视化和诊断分类器来检查RNN在处理层次结构时的性能。实验结果表明，在解决算术表达式等问题上，RNN在众多人工神经网络中表现出色。然而，当表达式长度增加时，网络性能会下降。

为了充分发挥RNN的优势，需要建立一个强大的理论基础，并且有望在不久的将来实现。理解人类大脑的动态系统时，以人类大脑的方式来训练和设计网络至关重要。在生物神经网络中，训练是在生理和解剖学约束的框架内进行的，这些约束可以看作网络中的元素。如果网络能够在满足所有约束的情况下代表人类大脑的动态系统，那么它可能能够解决相关的科学问题。

医疗数据保护与安全：家庭/远程患者监测面临的挑战

医疗保健是一个庞大而复杂的行业，在数字技术时代，它面临着数据保护这一重大挑战。如今，医疗服务的数字化对于提高效率至关重要，然而，如果医疗系统以不安全的方式连接，可能会危及患者安全。

随着医疗行业采用电子病历（EMR）、数字PAC系统、放射信息系统和数字实验室信息系统等技术，其攻击面大幅增加，但相关风险却常被忽视。医疗设备行业正经历着嵌入式AI和网络连接带来的巨大变革，医疗设备的嵌入式软件与网络连接能力相结合，形成了医疗网络物理系统（MCPS）。MCPS是一个相互连接的智能医疗设备系统，但它也带来了诸多安全和隐私挑战。

特别是在新冠疫情期间，医疗行业面临着新的挑战和风险。疫情导致了数字