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Medical large language models are susceptible to targeted misinformation attacks
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In
npj digital medicine 7(1), Seiten/Artikel-Nr.:288
2024
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2024-10893
DOI: 10.1038/s41746-024-01282-7
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/996870/files/996870.pdf
Einrichtungen
Projekte
- OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH Aachen University (021000-OAPKF) (021000-OAPKF)
- BMBF 01KD2104C - Verbund PEARL - Prävention von Darmkrebs im jungen und mittleren Erwachsenenalter - Standort Dresden (01KD2104C) (01KD2104C)
- BMBF 01EO2101 - CAMINO - Programm zur Karriereentwicklung für forschende Ärztinnen und Ärzte in der multidimensionalen Tumorforschung (01EO2101) (01EO2101)
- BMBF 01KD2215A - Verbund SWAG - SchWArmlernen und Generative Modelle zur Synthese und Nutzbarmachung hochqualitativer Daten in der Krebsmedizin - Standort Universitätsklinikum Würzburg (01KD2215A) (01KD2215A)
- BMBF 031L0312A - CompLS - Runde 5 - Verbundprojekt: TRANSFORM LIVER - Weiterentwicklung von Vision Transformern zur Entdeckung von Biomarkern bei Lebererkrankungen - Teilprojekt A (031L0312A) (031L0312A)
- BMBF 01KT2302 - ERA-NET Transcan - Tangerine - Künstliche Intelligenz-basierte End-to-End-Vorhersage des Ansprechens auf Krebsimmuntherapie (01KT2302) (01KT2302)
- ODELIA - Open Consortium for Decentralized Medical Artificial Intelligence (101057091) (101057091)
- GENIAL - Understanding Gene ENvironment Interaction in ALcohol-related hepatocellular carcinoma (101096312) (101096312)
- BMBF 01KD2215B - Verbund SWAG - SchWArmlernen und Generative Modelle zur Synthese und Nutzbarmachung hochqualitativer Daten in der Krebsmedizin - Standort Universitätsklinikum Aachen (01KD2215B) (01KD2215B)
- BMBF 16DKZ2044A - Verbundprojekt: Competence Center for Interdisciplinary Data Sciences - Come2Data; Teilvorhaben: Lern, Unterstützungs- und Forschungsort TU Dresden (16DKZ2044A) (16DKZ2044A)
- BMBF 031L0315A - LiSyM-Krebs - Phase II - Verbundprojekt: DEEP-HCC - Vertieftes Systemverständnis der Entstehung des hepatozellulären Karzinoms als Grundlage für neue Früherkennungsmethoden - Teilprojekt A (031L0315A) (031L0315A)
- NADIR - New directions for deep learning in cancer research through concept explainability and virtual experimentation (101114631) (101114631)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85207516285
WOS Core Collection: WOS:001341074600005
PubMed: pmid:39443664
Interne Identnummern
RWTH-2024-10893
Datensatz-ID: 996870
Beteiligte Länder
Germany
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; Article Processing Charges ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Clinical Medicine ; DOAJ Seal ; Essential Science Indicators ; Fees ; IF >= 15 ; JCR ; PubMed Central ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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