Masking Is Not Enough: Generative Restoration for Multimodal De-Identification in Medical AI
该论文关注医疗AI中多模态数据（图像+文本）的去标识化（de-identification）问题。随着医疗视觉语言模型的发展，图像中可能包含可见的受保护健康信息（PHI），如患者姓名、病历号等，而文本侧也可能泄露隐私。现有方法往往将去标识化
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← 返回所有主题A Federated Learning Framework for Privacy-Preserving Oral Cancer Screening on Smartphones
该论文提出并实现了一个面向智能手机口腔癌筛查的联邦学习（FL）框架，旨在解决医疗AI领域因数据隐私法规和患者数据敏感性导致的高质量临床影像获取困难的问题。传统集中式训练需要汇聚分散在各医疗机构的患者数据，这存在严重的隐私泄露风险，而联邦学习
Clinically Grounded Privacy Evaluation of Medical LMs
该论文聚焦于医疗语言模型（LMs）的隐私评估问题。现有隐私评估往往只关注训练文本的恢复，而非现实威胁模型下的信息泄露。作者提出了一个临床接地的隐私评估框架，按敌手访问权限的梯度分级（从公开可推断的人口统计数据到泄露的笔记片段），在每个级别测