医学 AI

A Practical Framework for Evaluating Medical AI Security: Reproducible Assessment of Jailbreaking and Privacy Vulnerabilities Across Clinical Specialties

评估医疗AI安全的实用框架：在不同临床专科中可重复评估劫持和隐私漏洞

Jinghao Wang, Ping Zhang, Carter Yagemann

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种可重复评估医疗AI安全性的框架，针对不同临床专科的劫持和隐私漏洞进行评估，无需特殊资源或数据权限。

Comments 6 pages, 1 figure, framework proposal

Skewness-Guided Pruning of Multimodal Swin Transformers for Federated Skin Lesion Classification on Edge Devices

偏度引导的多模态Swin Transformer剪枝用于边缘设备上的联邦皮肤病变分类

Kuniko Paxton, Koorosh Aslansefat, Dhavalkumar Thakker, Yiannis Papadopoulos

机构 * University of Hull（赫尔大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出基于偏度的剪枝方法，用于在边缘设备上高效压缩多模态Swin Transformer，实现联邦学习中的隐私保护与高精度皮肤病变分类。