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protected health information
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新的评估框架显示，医疗语言模型存在患者隐私风险
一篇新的研究论文介绍了一个用于医疗语言模型的隐私评估框架，该框架侧重于超越简单文本恢复的现实威胁模型。该框架在不同级别的对抗性访问下，评估敏感诊断的逐字记忆和语义泄露。当应用于在临床笔记上训练的模型时，它揭示了就诊元数据的高记忆率以及诸如堕胎和艾滋病等敏感诊断的显著恢复，尽管一些记忆的标记是模板化的。
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PhiTrack 系统对 PHI 访问异常风险进行评分
一个名为 PhiTrack 的新系统已被开发出来，用于检测受保护健康信息 (PHI) 访问中的异常。该工具旨在识别潜在风险并将风险评分分配给这些访问事件。该系统专为医疗保健行业设计，旨在增强敏感患者数据的安全性和隐私性。
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大型多模态模型在医学影像PHI检测方面表现不一
研究人员评估了GPT-4o和Gemini 2.5 Flash等大型多模态模型（LMMs）在医学影像中检测受保护健康信息（PHI）的能力。与传统OCR方法相比，LMMs在文本识别方面有所提高（词错误率降低），但这并不总是能转化为更高的整体PHI检测准确率。研究发现，LMMs在复杂印记模式上的效果最好，并为在医疗保健环境中选择和部署这些模型提供了建议。