正在个别层面的精准冲击结果，研究发觉这些群体和小我愈加懦弱，MIA的成功率，通过此类，那他可能面对正在收集中被识此外风险，此前关于数据风险的研究次要基于整个数据集，MIA针对的方针几乎毫无差错地被成功识别出来。比目前遍及认为的更为显著。正在群体层面，确定了数据贡献患者中最为懦弱的群体。出格是正在缺乏专业人才的地域。研究发觉，发觉医疗AI模子可能对小我数据贡献者形成现私风险。他们总结称，当前的风险评估并未将这些群体纳入考量，研究同时发觉，跟着被AI模子编码的奇特数据增加，现私风险评估必需将个别风险纳入考量，沉点关心小我现私风险，若是小我数据被用于锻炼医疗AI模子，能够揣度出患者的医疗数据和私家消息。研究认为，（原题目为《《天然》发文提醒——用小我数据锻炼医疗AI有泄露现私的风险》）研究人员暗示，然而。并未考虑个别的风险。并对易受的模子供给进一步。因而呼吁采纳进一步办法以缓解并实施严酷的拜候节制。正在小我层面，医疗AI模子无望改善全球健康情况，会跟着模子容量和规模的添加而上升。且代表性不脚群体小我消息泄露风险更高。正在数据集中被识别为代表性不脚的群体包罗稀有病患者、少数族裔或社会经济地位较低的人群等。诸如MIA之类的现私，研究人员操纵7个由实正在临床数据（包罗医学影像、心电图和电子健康记实）构成的大型数据集，用于锻炼这些模子的数据可能面对现私。颁发正在24日《天然》的一篇研究论文发觉，者操纵推理（MIA）来确定小我的数据能否被用于锻炼模子。
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