医学 AI

zkFL-Health: Blockchain-Enabled Zero-Knowledge Federated Learning for Medical AI Privacy

zkFL-Health: 区块链赋能的零知识联邦学习用于医疗AI隐私

Savvy Sharma, George Petrovic, Sarthak Kaushik

机构 * School of Arts And Technology（艺术与技术学院） ； George Brown Polytechnic（乔治布朗理工学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(title,abstract)；healthcare AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 zkFL-Health通过结合联邦学习、零知识证明和可信执行环境，实现医疗AI的隐私保护和可验证协作训练。

Comments 10 pages, 1 figure, 5 tables

ASCHOPLEX encounters Dafne: a federated continuous learning project for the generalizability of the Choroid Plexus automatic segmentation

ASCHOPLEX 遇见 Dafne：面向 Choroid Plexus 自动分割通用性的联邦连续学习项目

Valentina Visani, Marco Pinamonti, Valentina Sammassimo, Manuela Moretto, Mattia Veronese, Agnese Tamanti, Francesca Benedetta Pizzini, Massimiliano Calabrese, Marco Castellaro, Francesco Santini

专题命中 医学数据与评测 ：MRI(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 本研究提出联邦增量学习方法，通过Dafne框架提升Choroid Plexus自动分割的泛化能力，相比传统微调策略在异质成像条件下表现更优。

A Real-World Evaluation of LLM Medication Safety Reviews in NHS Primary Care

对NHS初级医疗中基于LLM的药物安全审查系统的真实世界评估

Oliver Normand, Esther Borsi, Mitch Fruin, Lauren E Walker, Jamie Heagerty, Chris C. Holmes, Anthony J Avery, Iain E Buchan, Harry Coppock

机构 * i.AI, Department for Science, Innovation, and Technology（i.AI，科学、创新与技术部门） ； Centre for Experimental Therapeutics, University of Liverpool（实验治疗中心，利物浦大学） ； Civic Health Innovation Labs, University of Liverpool（公民健康创新实验室，利物浦大学） ； Downing Street（唐宁街10号） ； Department of Statistics, University of Oxford（统计系，牛津大学） ； Ellison Institute of Technology（埃利森技术研究所） ； Centre for Academic Primary Care, University of Nottingham（学术初级护理中心，诺丁汉大学） ； The UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） ； Department of Computing, Imperial College London（计算系，伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：clinical AI(abstract)

AI总结 本文评估了基于LLM的药物安全审查系统在真实临床数据中的表现，揭示了其在不同复杂性下的失败模式，强调了上下文推理的重要性及改进方向。