Les IA de diagnostic médical peuvent révéler les données qui les ont entraînées

Des travaux de recherche révèlent que les modèles d'IA utilisés pour le diagnostic médical sont vulnérables à des attaques permettant d'identifier les données patients ayant servi à leur entraînement. Cette faille, connue sous le nom d'attaque par inférence d'appartenance (membership inference attack), constitue un risque majeur pour la confidentialité des données de santé. Les implications réglementaires et éthiques pour le déploiement de ces systèmes en milieu clinique sont significatives.