🩻 Deepfake‑рентгены уже здесь — и обманывают даже врачей Что случилось? Недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature, шокировало мир радиологии: менее половины врачей смогли отличить синтетические рентгеновские снимки от настоящих. Всего же идентифицировать удалось только 75% поддельных исследований! Ошибки допускают как новички, так и опытные специалисты. И даже мощные языковые модели не застрахованы от «заблуждений». Почему это важно? Синтетические изображения могут попасть в обучающие выборки и исказить работу медицинских ИИ. Это чревато серьезными последствиями — от искаженных исследований до мошенничества в страховании и клиниках. Что можно сделать уже сейчас? 1. Проверяемость изображений: фиксируйте источник и путь данных, внедряйте механизмы для отслеживания и водяные знаки, где это возможно. 2. «Гигиена» датасетов: храните синтетические данные отдельно и маркируйте их, проводите регулярные выборочные аудиты. 3. Технические барьеры: используйте детекторы синтетических изображений и автоматические флаги в PACS/RIS для выявления подмен. 4. Обучение персонала: обновляйте знания врачей и дата-инженеров о рисках deepfake-изображений. Позиция Цельс: Мы на стороне безопасного внедрения ИИ! Уделяем особое внимание качеству данных, аудитам датасетов и интеграции контроля происхождения изображений в рабочие процессы.