На Європейському конгресі радіології експертка Tugba Akinci D’Antonoli виступила з доповіддю про підвищені кіберризики великих мовних моделей у радіології та медицині загалом. Попри користь LLM для аналізу зображень, автоматизації звітів та оптимізації робочих процесів, вони вразливіші за класичні AI-моделі через нечіткі межі промптів, варіативність виводів та глибоку інтеграцію з API та клінічними системами.

Основні загрози: отруєння даних, тригерні атаки та prompt injection. LLM роблять атаки доступнішими навіть для новачків. Це критичне попередження для медичних установ: впровадження AI без жорсткої безпеки може призвести до помилок у діагностиці та витоків конфіденційних даних пацієнтів.