Интенсивное развитие нейронных сетей повлекло за собой глобальные трансформации всех сфер жизни, в томчисле медицины и права. И специалисты-медработники, и пациенты убеждены в многообещающем потенциале искусственного интеллекта: применение нейросетей в научных исследованиях и телемедицинских консультациях было признано чрезвычайно эффективным. Однако материалы для обучения ИИ, как и механизмы его функционирования, вызывают множество споров в обществе. Ставится под вопрос этичность использования конфиденциальной информации для получения знаний нейросетью, а зафиксированные случаи утечек данных поспособствовали эксплуатации уязвимостей интернет-систем злоумышленниками. Цель: выявление «слабых мест» в области ИИ-права, анализ нынешней Конституции РФ и законов о нейронных сетях, выдвижение способов повышения безопасности использования и обучения ИИ. Материалы и методы: системный анализ открытых литературных источников и исследований, сведений из авторитетных медиа-изданий, последующий синтез полученной информации. Результаты: формулирование методов повышения безопасности при использовании ИИ в здравоохранении. Заключение: составленные в ходе изучения темы рекомендации могут стать ценным материалом для последующих правовых изменений относительно применения нейронных сетей и их обучения

The rapid development of neural networks has led to global transformations in allspheres of life, including medicine and law. Both healthcare professionals and patients are convinced of the promising potential of artificial intelligence: the use of neural networks in scientific research and telemedicine consultations hasbeen recognized asextremely effective. However, the materials used to train AI, aswell asitsoperating mechanisms, are the subject of considerable controversy. The ethics of using confidential information for machine learning process are being questioned and documented cases of data leaks have facilitated the exploitation of vulnerabilities in internet systems by attackers. Objective: identifying weaknesses in AI law, analyzing the current Constitution of the Russian Federation and laws on neural networks, proposing solutions for improving the security of using and training AI. Materials and Methods: A systematic analysis of open literature and research aswell asinformation from reputable media outlets, followed by a synthesis of the obtained information. Results: The development of methods for improving the security of using AI in healthcare. Conclusion: The recommendations drawn upduring the study of this topic maybecome valuable material for subsequent legal changes regarding the use of neural networks and their training