كشفت دراسة بحثية حديثة نُشرت في مجلة نيتشر عام 2026 عن ثغرات منهجية في خصوصية الذكاء الاصطناعي الطبي، حيث أثبتت أن نماذج التشخيص الآلي قابلة للاختراق عبر هجمات الاستدلال العضوي بنجاح يقترب من الكمال، مما يعرض سجلات المرضى الحساسة للكشف غير المصرح به. وكشف فريق الباحثين، من خلال أول تدقيق على مستوى المريض الفردي، عن تحيز واضح في توزيع مخاطر الخصوصية، حيث تكون فئات الأقليات العرقية، ومستفيدي برامج Medicaid، ومرضى الأمراض النادرة، الأكثر عرضة للاختراق مقارنة بالجمهور العام. استندت المنهجية البحثية إلى تحليل سبعة قواعد بيانات طبية ضخمة تتضمن الأشعة السينية، وتصوير الجلد، وتخطيط القلب، والسجلات الصحية الإلكترونية. وتم تدريب مائتين نموذج ذكاء اصطناعي مستقل على مجموعات عشوائية من المرضى لمحاكاة سيناريوهات الهجمات الواقعية. وأكدت النتائج أن هجمات الاستدلال العضوي لا تحتاج إلى الوصول إلى أكواد النماذج، بل تعتمد على التفاعل مع النظام لمراقبة دقة التوقعات، مستغلةً الميل الطبيعي للنماذج للثقة الزائدة في البيانات التي شاهدها أثناء التدريب. وكشفت المقارنة أن مؤشرات الخصوصية المجمعة، التي تقيس النجاح على مستوى المتوسط العام، تخفي مخاطر فردية جسيمة، إذ يمكّن المهاجم من تأكيد هوية مريض معين بمجرد رصد صورة طبية أو سجل واحد فقط. ترتبط هذه الثغرة بعلاقة طردية بين الدقة التشخيصية وحماية البيانات؛ فكلما زادت قدرة النموذج على التمييز بين الحالات المرضية، زادت حساسيته تجاه البيانات الأصلية المستخدمة في التدريب، مما يجعل تقنيات إخفاء الأسماء التقليدية غير مجدية أمام الخوارزميات الحديثة. ويحذر الباحثون من تداعيات اجتماعية وتقنية لهذا الوضع، إذ قد يؤدي انخفاض مستوى الثقة إلى تقليل مشاركة الفئات المهمشة للبيانات، مما يضعف جودة البيانات المستقبلية ويعيق تطوير نماذج دقيقة تخدم تلك المجتمعات. لجسر هذه الفجوة، يوصي الباحثون بالانتقال الفوري من المعايير الإجمالية إلى الخصوصية التفاضلية على مستوى المريض الفردي. تعتمد هذه الآلية على حقن ضوضاء رياضية محسوبة بدقة داخل مخرجات النموذج أو البيانات الخام، مما يضمن حماية هوية كل مريض بشكل مستقل وقوي، بغض النظر عن ندرة حالته الطبية أو تعدد سجلاته. وتؤكد الدراسة على أن مستقبل الذكاء الاصطناعي الطبي آمن وقابل للاستمرار لا يعتمد فقط على تحسين الخوارزميات التشخيصية، بل على فرض معايير خوارزمية قابلة للتحقق الرياضي الصارم، لضمان التوازن بين الابتكار الطبي والحفاظ على الحقوق الرقمية للأفراد.