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安全与隐私风险：医疗人工智能的安全性与隐私性
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了深度学习和人工智能在医疗领域的应用及其安全隐患，特别是对抗攻击对医疗系统的威胁。研究表明，医疗深度学习模型比自然图像模型更脆弱，需加强安全措施以保护患者数据。此外，文章讨论了区块链技术在提升医疗可靠性方面的潜力，以及大型语言模型在医疗应用中的风险和防护需求。
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关键要点
- 基于深度神经网络的电子病历筛查框架可识别易受攻击的医疗记录事件。
- 医学深度学习模型对对抗攻击比自然图像模型更脆弱，需加强安全措施。
- 区块链技术有潜力改善基于人工智能的医疗保健的可靠性和信誉。
- 医疗设备中的人工智能可能面临网络攻击，带来患者安全风险。
- 大型语言模型在医疗应用中存在对敌对攻击的易受攻击性，需加强安全防护。
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延伸问答
医疗人工智能面临哪些安全隐患？
医疗人工智能面临对抗攻击、网络攻击等安全隐患，这些攻击可能影响患者安全和数据隐私。
区块链技术如何改善医疗人工智能的可靠性？
区块链技术有潜力提升医疗人工智能的可靠性和信誉，确保数据的安全和透明。
大型语言模型在医疗应用中存在哪些风险？
大型语言模型在医疗应用中易受到敌对攻击，可能导致敏感环境中的不良后果。
如何加强医疗深度学习模型的安全性？
应加强安全措施，使用检测器识别对抗攻击，并促进对医疗学习系统的研究。
医疗设备中的人工智能可能面临哪些网络攻击？
医疗设备中的人工智能可能遭受网络攻击，导致患者安全风险和数据泄露。
对抗攻击如何影响医疗深度学习系统的应用？
对抗攻击使医疗深度学习系统难以在实际临床中应用，影响其可靠性和有效性。
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