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医学人工智能临床应用的伦理困境:从信息系统到机器人
1
作者
王兰英
郑睿
刘宪伟
《医学与哲学》
北大核心
2025年第9期24-29,共6页
分析从经典的影像诊断信息系统到智能决策、自主操作的手术机器人等不同自主程度的医学人工智能所面临的主要伦理困境,探讨数据三角定位导致的隐私泄露、数据价值的分配、针对罕见病与弱势群体的偏见、医学人工智能对医生角色的挑战和...
分析从经典的影像诊断信息系统到智能决策、自主操作的手术机器人等不同自主程度的医学人工智能所面临的主要伦理困境,探讨数据三角定位导致的隐私泄露、数据价值的分配、针对罕见病与弱势群体的偏见、医学人工智能对医生角色的挑战和对医患关系的重塑、患者个体获益不明确、责任归属不清晰等核心问题,提出按照自主程度对医学人工智能进行分级管理;医学伦理理论为医学人工智能的系统发展提供框架;教育引导医患双方正确认识和使用医学人工智能等治理对策。
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关键词
医学人工智能
数据伦理
医疗
责任归属
人机关系
医患关系
医疗
大规模
预
训练
模型
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职称材料
基于大小模型结合与迭代反思框架的电子病历摘要生成方法
2
作者
钟博洋
阮彤
+1 位作者
张维彦
刘井平
《计算机科学》
2025年第9期294-302,共9页
在医疗人工智能领域,从医患对话中自动生成电子病历(EMR)是一项核心任务。传统主流方法多依赖于大规模语言模型(LLM)结合少量示例进行学习,然而,这些方法往往未能有效融入深度的医学专业知识,导致生成的EMR内容在专业性方面存在不足。...
在医疗人工智能领域,从医患对话中自动生成电子病历(EMR)是一项核心任务。传统主流方法多依赖于大规模语言模型(LLM)结合少量示例进行学习,然而,这些方法往往未能有效融入深度的医学专业知识,导致生成的EMR内容在专业性方面存在不足。针对这一挑战,提出了一种新颖的迭代反思框架,该框架融合了Error2Correct示例学习与领域模型监督,旨在提升EMR的总结质量。具体而言,首先设计了一种集成了Error2Correct示例学习机制的大规模语言模型,用于EMR的初步生成与持续优化,并在预生成阶段融入医学领域知识。然后利用一个经过微调的小规模医学预训练语言模型,对初步生成的EMR进行进一步的评估与优化,从而在后生成阶段再次深化领域知识的整合。最后,引入了一个迭代调度器,该调度器能够高效地引导模型在持续的反思与迭代过程中进行优化。实验结果显示,所提方法在两个公开的EMR数据集上均展现出了先进的性能。特别是在IMCS-V2-MRG和ACI-BENCH数据集上,与经过微调的大规模语言模型相比,所提方法分别实现了3.66个百分点和7.75个百分点的整体性能提升1)。
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关键词
大规模语言
模型
医疗预训练模型
摘要生成
大
模型
反思
大小
模型
结合
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职称材料
题名
医学人工智能临床应用的伦理困境:从信息系统到机器人
1
作者
王兰英
郑睿
刘宪伟
机构
大连医科大学党委学生工作部
大连医科大学附属第一医院学生工作部
大连医科大学附属第二医院蓝湾院区办公室
出处
《医学与哲学》
北大核心
2025年第9期24-29,共6页
基金
2023年辽宁省教育厅基本科研项目(JYTMS20230593)
2024年辽宁省社会科学规划基金重点项目(L24AWT009)。
文摘
分析从经典的影像诊断信息系统到智能决策、自主操作的手术机器人等不同自主程度的医学人工智能所面临的主要伦理困境,探讨数据三角定位导致的隐私泄露、数据价值的分配、针对罕见病与弱势群体的偏见、医学人工智能对医生角色的挑战和对医患关系的重塑、患者个体获益不明确、责任归属不清晰等核心问题,提出按照自主程度对医学人工智能进行分级管理;医学伦理理论为医学人工智能的系统发展提供框架;教育引导医患双方正确认识和使用医学人工智能等治理对策。
关键词
医学人工智能
数据伦理
医疗
责任归属
人机关系
医患关系
医疗
大规模
预
训练
模型
Keywords
medical artificial intelligence
data ethics
medical responsibility attribution
human-computer relationship
doctor-patient relationship
medical large-scale pre-trained model in healthcare
分类号
R-05 [医药卫生]
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职称材料
题名
基于大小模型结合与迭代反思框架的电子病历摘要生成方法
2
作者
钟博洋
阮彤
张维彦
刘井平
机构
华东理工大学信息工程与科学学院
出处
《计算机科学》
2025年第9期294-302,共9页
文摘
在医疗人工智能领域,从医患对话中自动生成电子病历(EMR)是一项核心任务。传统主流方法多依赖于大规模语言模型(LLM)结合少量示例进行学习,然而,这些方法往往未能有效融入深度的医学专业知识,导致生成的EMR内容在专业性方面存在不足。针对这一挑战,提出了一种新颖的迭代反思框架,该框架融合了Error2Correct示例学习与领域模型监督,旨在提升EMR的总结质量。具体而言,首先设计了一种集成了Error2Correct示例学习机制的大规模语言模型,用于EMR的初步生成与持续优化,并在预生成阶段融入医学领域知识。然后利用一个经过微调的小规模医学预训练语言模型,对初步生成的EMR进行进一步的评估与优化,从而在后生成阶段再次深化领域知识的整合。最后,引入了一个迭代调度器,该调度器能够高效地引导模型在持续的反思与迭代过程中进行优化。实验结果显示,所提方法在两个公开的EMR数据集上均展现出了先进的性能。特别是在IMCS-V2-MRG和ACI-BENCH数据集上,与经过微调的大规模语言模型相比,所提方法分别实现了3.66个百分点和7.75个百分点的整体性能提升1)。
关键词
大规模语言
模型
医疗预训练模型
摘要生成
大
模型
反思
大小
模型
结合
Keywords
Large language model
Medical pre-trained model
Summarization generation
Large model reflection
Collaboration of large and small models
分类号
TP391 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
医学人工智能临床应用的伦理困境:从信息系统到机器人
王兰英
郑睿
刘宪伟
《医学与哲学》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于大小模型结合与迭代反思框架的电子病历摘要生成方法
钟博洋
阮彤
张维彦
刘井平
《计算机科学》
2025
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职称材料
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