Adversarial Fragility and Language Vulnerability in Clinical AI: A Systematic Audit of Diagnostic Collapse Under Imperceptible Perturbations and Cross-Lingual Drift in Low-Resource Healthcare Settings

En 3 lignesAudit systématique de deux vulnérabilités critiques dans l'IA clinique : fragilité adversariale et dérive linguistique. Sur CheXNet (DenseNet121), la précision s'effondre de 89,3% à 62,0% sous perturbation FGM imperceptible (epsilon=0,021). Llama3.1:8b et NatLAS montrent dégradation majeure sur pidgin nigérian et yoruba (80%→65%, 85%→55%). Défenses standard inefficaces.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain