2026. augusztus 5., szerda · Kutatás

A Nature-ben megjelent szakértői elemzés szerint az orvosi AI-fejlesztés eddigi alapfeltevése – hogy az anonimizált betegadatokból nem lehet visszakövetkeztetni az egyénekre – gyakran nem igaz. A cikk Knolle és szerzőtársai Nature-ben publikált kutatására hivatkozik, amely kimutatta, hogy erős gépi tanulási modellek esetén bizonyos betegcsoportok tagságára vonatkozó információ kikövethető a modellből, és ez a kockázat nem egyenletesen oszlik el a populációkon belül. Zhang és Ghassemi, az MIT kutatói ezt az eredményt kommentálva hangsúlyozzák, hogy az adatmegosztás és az orvosi AI-fejlesztés közötti implicit „alku” – amely a de-identifikáció biztonságára épül – felülvizsgálatra szorul. Az elemzés szerint a probléma különösen sürgető, mert eltérő mértékben veszélyezteti a különböző alcsoportokat, ami új etikai és adatvédelmi kérdéseket vet fel az egészségügyi AI-rendszerek tervezésénél.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.