Adversarial Machine Learning in Healthcare: Risks to AI-Driven Diagnostics and Treatment Plans
Notice bibliographique
Résumé
The rapid integration of artificial intelligence (AI) in healthcare has enhanced diagnostics, predictive analytics, and clinical decision-making. However, AI-driven models, particularly deep learning architectures, remain highly vulnerable to adversarial machine learning (AML) attacks, which can result in misdiagnoses, unsafe treatment recommendations, and compromised patient safety. This study systematically evaluates adversarial risks in medical AI, quantifies their impact on model performance, and assesses the efficacy of defense mechanisms. We analyzed CNNs (medical imaging), RNNs (ECG analysis), and Transformer models (clinical NLP) under FGSM, PGD, and JSMA attacks. Results show that the CNN accuracy of 92% was reduced to 40% under JSMA, ECG-based AI performance dropped by 42% under PGD, and Transformer-based NLP models experienced a 30% decline under FGSM. Defense mechanisms such as randomized smoothing and adversarial training improved accuracy by 15% and 14%, respectively, though at high computational costs (1.8× and 1.5× training overhead). Across five independent trials, all degradations were statistically significant (p< 0.01), and ANOVA with Tukey’s HSD confirmed that randomized smoothing and adversarial training significantly outperformed gradient masking (p< 0.01). These findings demonstrate that medical AI systems are highly susceptible to adversarial manipulation and underscore the necessity of robust, efficient, and regulatory-compliant defenses. Strengthening adversarial resilience is critical to ensuring safe, reliable, and ethically responsible deployment of AI in healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».