《自然》发文：个人数据训练医疗AI存在隐私泄露风险

6月25日，发表在《自然》杂志的一篇研究论文指出，如果个人数据被用于训练医疗AI模型，患者可能面临在网络攻击中被识别的风险，且代表性不足群体的个人信息泄露风险更高。研究认为，当前的风险评估并未将这些群体纳入考量，因此呼吁采取进一步措施缓解风险，并实施严格的访问控制。

随着医疗AI的快速发展，大量患者的电子健康记录、医学影像、基因组数据被用于训练AI模型。这些数据一旦泄露或被逆向工程攻击，可能导致患者的敏感健康信息暴露。研究特别指出，少数族裔和社会经济地位较低的群体在数据保护方面更为脆弱，风险评估工具往往未能充分考虑这些群体的特殊风险。

太阳花健康MCN点评：终于有人认真讨论医疗AI的隐私问题了。之前在医疗AI的狂欢中，大家都在说"数据越多模型越准"，几乎没人提"你的医疗数据正在被用来训练你不知道的模型"。医疗数据是最高敏感级别的个人信息，一个AI模型甚至可以从训练数据中"记住"并"还原"出特定患者的影像和诊断记录。在技术狂奔的同时，监管部门该给医疗AI的数据使用画条红线了。