2025年医疗健康大模型伦理与安全白皮书会员免费优质

蚂蚁集团上海交道大学复旦大学ANTGROUP医疗健康大模型伦理与安全白皮书出版单位/组织名称:发布日期:上海交通大学2025年7月18日复旦大学上海交通大学医学院附属瑞金医院蚂蚁集团

编者编者Editor编写工作组专家委员会（按照姓氏首字母排序）吴梦玥上海交通大学陈震复旦大学附属肿瘤医院徐汉辉复旦大学程晓博复旦大学附属中山医院杨舟蚂蚁集团雎素利北京协和医学院徐宇辰上海交通大学医学院附属瑞金医院刘月树天津中医药大学黄飞跃上海交通大学医学院附属瑞金医院刘乐天津医科大学附属第二医院王烁上海交通大学上海交通大学医学院附属瑞金医院金豪按上海交通大学应瀚蚂蚁集团孙晓宁上海交通大学季嘉程复旦大学唐健天津医科大学石佳成蚂蚁集团王玥西安交通大学俞凯上海交通大学张新庆北京协和医学院张海洪北京大学医学部张源上海交通大学

医疗健康大模型伦理与安全白皮书摘要摘要Ab随着人工智能技术发展，医疗健康大模型兴起，但在应用中面临诸多问题。本白皮书旨在全面剖析医疗健康大模型应用的各方面情况,包括技术分析伦理法律评测、模型评测及提升措施等，为其安全、有效、合规应用提供指导促进医疗行业智能化发展，保障患者权益与医疗质量，《医疗健康大模型应用伦理与安全白皮书》围绕医疗健康大模型展开多方面探讨,对推动其在医疗领域的合理应用音义重+本白皮书要内容要包含一下四个方面首先是医疗大模型应用技术分析,闽述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，同时指出其面临的数据隐私安全、质量一致性、伦理问题、技术基础设施及法规合规等挑战：介绍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:说明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。其二，介绍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。其三，聚焦于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。最后，对于大模型伦理与安全提升措施做出建议。从数据安全防控、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。01enE

目录ntents12封面摘要01概述561.1大语言模型技术发展概述1.2医疗健康大模型概述02大模型应用技术分析7782.1大模型在医疗健康领域应用的机遇与挑战2.1.1.医疗健康行业现状以及大模型应用场景2.1.2.大模型在医疗健康领域应用的挑战日9111282.2医疗健康行业大模型开发技术2.2.1.开发技术框架2.2.2.数据收集和构建2.2.3.训练2.2.4.部署2.2.5.推理应用2.3行业大模型在医疗领域的应用框架2.3.1.意图识别组件2.3.2.RAG组件2.3.3.工具库组件2.3.4.安全风控组件102224医疗大权型应田实践室例2.4.1.小瑞健康2.4.2.夸克健康助手2.4.3.Al健康管家AQ02

医疗健康大模型伦理与安全白皮书03医疗大模型评测3.1通用大模型评测框架3.1.1.任务定义3.1.2.数据准备3.1.3.评测方法3.2大模型在医疗健康领域的评测概述3.2.1.科学性:从通用能力到医学专业能力的提升3.2.2.安全性:从潜在风险识别到安全输出保障3.2.4.伦理道德:从责任性到文化适配的全面评估3.2.5.中文医疗健康评测集3.3大模型在医疗健康领域的评测实践3.3.上海AILab医疗健康数据集MedBench04医疗健康大模型伦理与法律评测框架4.1医疗健康大模型应用中的伦理法律风险4.1.医疗健康大模型应用中的伦理法律风险4.1.1.知情同意41.2.用户隐私4.1.3.数据歧视4.1.4.不透明性4.1.5.幻觉与错误信息4.1.6.违反伦理乃法律规完4.2医疗健康大模型伦理与法律评测框架4.2.1.应用场号4.2.2.医学伦理规范与卫牛法规数据售4.2.4.主观题类型及评测标准4.3医疗伦理MedEthicEval评测数据集03.

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