美国西奈山伊坎医学院一项最新研究发现，无论是放射科医生还是多模态大语言模型（LLM），都难以轻易区分由人工智能（AI）生成的深度伪造X光影像与真实医学影像。研究人员表示，这一发现凸显了AI生成医学影像可能带来的医疗安全与网络安全风险。相关论文发表于最新一期《放射学》杂志。
“深度伪造”是指看似真实但实际上由AI生成或篡改的视频、照片、图像或音频。AI生成的X光片真实度极高，能以假乱真，可能被用于医疗欺诈，例如伪造骨折影像用于诉讼取证。如果黑客入侵医院系统并植入合成医学影像，还可能篡改诊断结果，甚至破坏电子病历系统的可信度。
在这项回顾性研究中，来自美国、法国、德国、土耳其、英国和阿联酋6个国家12家医疗中心的17名放射科医生参与测试。研究共分析264张X光影像，分为两组：第一组数据包含多个解剖部位的真实影像以及由ChatGPT生成的影像；第二组数据为胸部X光片，其中一半为真实影像，另一半由斯坦福医学院研究人员开发的开源生成式AI扩散模型RoentGen生成。
结果显示，在未被告知研究目的的情况下，仅有41%的医生主动识别出AI生成图像。在明确告知后，医生区分真实与伪造影像的平均准确率为75%。
与此同时，GPT-4o（OpenAI）、GPT-5（OpenAI）、Gemini 2.5 Pro（谷歌）以及Llama 4 Maverick（Meta）四种多模态大模型也进行了识别测试，其准确率在57%—85%之间。即便是参与生成这些深度伪造影像的GPT-4o模型本身，也无法识别全部伪造影像。
研究人员总结称，AI生成的医学影像往往存在一些“过于完美”的特征，例如骨骼表面过于光滑、脊柱过直、肺部过度对称、血管分布过于均匀，以及骨折断面异常整齐等。
为降低风险，研究团队建议，应在医学影像中嵌入不可见数字水印、增加加密签名等技术手段，以防止影像被篡改，同时加强医学影像AI鉴别能力培训。
【总编辑圈点】
其实，最先出现类似问题的是文字领域。AI从人类语料库中学习如何写作，人类又试图从AI生成内容中揪出“机味”。如今，人类原创的内容和AI撰写的内容混在一起，已难以分辨。如今，同样的难题又进入图像领域。资深医生和大模型自己，都难以准确判断哪些医学影像被AI动了手脚。这项研究给医疗安全敲响了警钟，它甚至可能动摇整个医疗系统的可信度。我们看到，AI的深度渗透，正给所有行业带来前所未有的挑战。
（原标题为《医学影像安全面临新挑战：AI生成的深度伪造X光片能以假乱真》）
美国西奈山伊坎医学院一项最新研究发现，无论是放射科医生还是多模态大语言模型（LLM），都难以轻易区分由人工智能（AI）生成的深度伪造X光影像与真实医学影像。研究人员表示，这一发现凸显了AI生成医学影像可能带来的医疗安全与网络安全风险。相关论文发表于最新一期《放射学》杂志。
“深度伪造”是指看似真实但实际上由AI生成或篡改的视频、照片、图像或音频。AI生成的X光片真实度极高，能以假乱真，可能被用于医疗欺诈，例如伪造骨折影像用于诉讼取证。如果黑客入侵医院系统并植入合成医学影像，还可能篡改诊断结果，甚至破坏电子病历系统的可信度。
在这项回顾性研究中，来自美国、法国、德国、土耳其、英国和阿联酋6个国家12家医疗中心的17名放射科医生参与测试。研究共分析264张X光影像，分为两组：第一组数据包含多个解剖部位的真实影像以及由ChatGPT生成的影像；第二组数据为胸部X光片，其中一半为真实影像，另一半由斯坦福医学院研究人员开发的开源生成式AI扩散模型RoentGen生成。
结果显示，在未被告知研究目的的情况下，仅有41%的医生主动识别出AI生成图像。在明确告知后，医生区分真实与伪造影像的平均准确率为75%。
与此同时，GPT-4o（OpenAI）、GPT-5（OpenAI）、Gemini 2.5 Pro（谷歌）以及Llama 4 Maverick（Meta）四种多模态大模型也进行了识别测试，其准确率在57%—85%之间。即便是参与生成这些深度伪造影像的GPT-4o模型本身，也无法识别全部伪造影像。
研究人员总结称，AI生成的医学影像往往存在一些“过于完美”的特征，例如骨骼表面过于光滑、脊柱过直、肺部过度对称、血管分布过于均匀，以及骨折断面异常整齐等。
为降低风险，研究团队建议，应在医学影像中嵌入不可见数字水印、增加加密签名等技术手段，以防止影像被篡改，同时加强医学影像AI鉴别能力培训。
【总编辑圈点】
其实，最先出现类似问题的是文字领域。AI从人类语料库中学习如何写作，人类又试图从AI生成内容中揪出“机味”。如今，人类原创的内容和AI撰写的内容混在一起，已难以分辨。如今，同样的难题又进入图像领域。资深医生和大模型自己，都难以准确判断哪些医学影像被AI动了手脚。这项研究给医疗安全敲响了警钟，它甚至可能动摇整个医疗系统的可信度。我们看到，AI的深度渗透，正给所有行业带来前所未有的挑战。
（原标题为《医学影像安全面临新挑战：AI生成的深度伪造X光片能以假乱真》）
随着历史的车轮驶入2024年，大模型、AIGC等话题引发广泛热议，云计算与AI技术展现出了前所未有的深度融合趋势，就如同寒武纪的生物大爆发，激发着各行各业的创新浪潮。新质生产力时代到来，政企用云进 英国“我超爱科学”网站1月1日刊登题为《什么是“时空连续体”？》的文章，作者是斯蒂芬·伦茨，内容编译如下：“时空连续体”(space-time continuum)是源自于大多数人听说过却未必完全了解的 据韩国建国大学研究人员发表在最新一期开放获取期刊《公共科学图书馆·综合》上的一项研究，与狗共度美好时光可减轻压力，同时可增强与放松和注意力相关的脑电波。动物辅助干预措施，如犬类 21世纪经济报道记者雷晨 北京报道近日，国内AI领域的明星产品——Kimi智能助手，因流量激增遭遇了短暂的服务中断。月之暗面随后发布公告，对此次服务中断事件进行了说明，并采取了一系列紧 3月23日消息，据媒体报道，iPhone与百度公司已达成合作协议，百度将为苹果内置的生成式人工智能大模型提供技术支持。报道指出，iPhone生成式人工智能大模型的合作伙伴包含谷歌、百度、OpenAI等公司。国 记者从中国气象局了解到，3月24日、25日和26日三天，将可能出现地磁活动，其中3月25日可能发生中等以上地磁暴甚至大地磁暴，预计地磁活动将持续到26日。在此影响之下，空间站可能因大气拖拽造成轨道高 。本文链接：AI生成的深度伪造X光片能以假乱真，医学影像安全面临新挑战http://www.sushuapos.com/show-2-15830-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。