医疗健康大模型伦理与安全白皮书

摘要

随着人工智能技术的快速发展，医疗健康大模型在疾病诊断、个性化治疗、药物发现、医学影像分析等方面展现出巨大潜力，但也面临着数据隐私安全、质量一致性、伦理问题、技术基础设施及法规合规等挑战。本白皮书从技术分析、伦理法律评测、模型评测及提升措施等方面进行全面剖析，旨在为其安全、有效、合规应用提供指导。

医疗健康大模型应用技术分析主要涵盖以下内容：医疗健康行业现状及大模型应用场景，如疾病诊断、个性化治疗等；开发技术框架及数据收集、训练、部署、推理应用等环节的技术要点；行业大模型在医疗领域应用框架的各组件功能；通过实例给出大模型最佳实践建议。

通用大模型评测框架的任务定义、数据准备和评测方法；概述医疗健康领域大模型评测的科学性、安全性、合规性、伦理道德等方面，并列举中文医疗健康评测集；以 MedBench 和 MedEthicEval 为例展示评测实践过程。

医疗健康大模型伦理与法律评测框架分析大模型应用中的伦理法律风险，如知情同意、隐私、歧视、不透明性等问题；构建包含应用场景、伦理规范与法规数据集、评测考点数据集及主观题类型与评测标准的评测框架。

对于大模型伦理与安全提升措施做出建议，包括数据安全防控、伦理合规建设、技术可靠性与风险监控、监管与评估体系建设等方面提出风险防控措施；阐述提升医疗健康行业大模型专业性的多种方式；说明大模型伦理与法规对齐的方法；强调行业人才在大模型能力提升和风险防控中的重要作用及相关培养措施。