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摘要 — 近年来，机器学习 (ML)/深度学习 (DL) 技术因其在各种医疗保健应用中的出色性能而得到广泛采用，从根据一维心脏信号预测心脏骤停到使用多维医学图像的计算机辅助诊断 (CADx)。尽管 ML/DL 的表现令人印象深刻，但人们仍然怀疑 ML/DL 在医疗保健环境中的稳健性（传统上认为这非常具有挑战性，因为涉及无数的安全和隐私问题），尤其是考虑到最近的结果表明 ML/DL 容易受到对抗性攻击。在本文中，我们从安全和隐私的角度概述了医疗保健中利用此类技术的各种应用领域，并提出了相关的挑战。此外，我们还提出了确保医疗保健应用程序的安全和隐私保护 ML 的潜在方法。最后，我们深入分析了当前的研究挑战和未来研究的有希望的方向。
安全、强大的医疗保健机器学习
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