医疗 AI 隐私风险自动化筛查：在训练前识别成员推理攻击高风险数据

研究人员提出一种医疗 AI 隐私风险自动化筛查工具，能在生产模型训练前利用四个小型模型提前识别易受成员推理攻击的高风险患者记录。该研究在 6 个临床数据集和 4 种模态下测试了 7,789 个模型，发现高风险患者群体在不同架构、训练配方与基座模型中基本重合。增强权重衰减最多可将暴露群体规模减少至三分之一，团队建议将隐私筛查直接纳入临床 AI 的数据准备流程。