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该论文介绍，医疗AI模型有望改善全球健康状况，特别是在缺乏专业人才的地区。然而，用于训练这些模型的敏感数据可能面临隐私攻击。攻击者利用成员推理攻击(MIA)来确定个人的数据是否被用于训练模型。通过此类攻击，可以推断出患者的医疗数据和私人信息。此前关于数据风险的研究主要基于整个数据集，并未考虑个体的风险。
论文第一作者和通讯作者、德国慕尼黑工业大学Moritz A. Knolle与同事及合作者开展了一项隐私审计，重点关注个人隐私风险，发现医疗AI模型可能对个人数据贡献者构成隐私风险。他们利用七个由真实临床数据(包括医学影像、心电图和电子健康记录)组成的大型数据集，确定了数据贡献患者中最为脆弱的群体。
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