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大语言模型在医疗健康领域的应用现状与前景展望
1
作者
陈紫林
祝帆帆
+2 位作者
罗宇昕
张伟
卢龙
《医学与哲学》
北大核心
2025年第12期32-37,共6页
系统梳理了医疗大语言模型的开发方式、模型类型与应用现状,并指出其在医疗场景下所面临的独特且更为复杂的伦理安全挑战。相较于其他人工智能技术,医疗大语言模型在数据安全与隐私保护、算法偏见与公平性、医患关系重构、责任归属不清...
系统梳理了医疗大语言模型的开发方式、模型类型与应用现状,并指出其在医疗场景下所面临的独特且更为复杂的伦理安全挑战。相较于其他人工智能技术,医疗大语言模型在数据安全与隐私保护、算法偏见与公平性、医患关系重构、责任归属不清以及跨领域迁移中的伦理风险等方面呈现出更深层次的问题。因此,推动医疗大模型的实际落地,既需持续突破技术瓶颈、提升生成内容的准确性与可解释性,也需正视其潜在的伦理风险与社会影响。将医疗大语言模型嵌入临床工作流程,应遵循自主、有利、不伤害与公平四项基本伦理原则。
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关键词
医疗健康大模型
实现范式
应用场景
伦理挑战
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职称材料
题名
大语言模型在医疗健康领域的应用现状与前景展望
1
作者
陈紫林
祝帆帆
罗宇昕
张伟
卢龙
机构
武汉大学
信息
管理学院
福州大学梅努斯国际工程学院
中国人民解放军中部战区总医院信息中心
出处
《医学与哲学》
北大核心
2025年第12期32-37,共6页
基金
2023年北京医院管理局临床医学发展专项资金项目(ZLRK202333)。
文摘
系统梳理了医疗大语言模型的开发方式、模型类型与应用现状,并指出其在医疗场景下所面临的独特且更为复杂的伦理安全挑战。相较于其他人工智能技术,医疗大语言模型在数据安全与隐私保护、算法偏见与公平性、医患关系重构、责任归属不清以及跨领域迁移中的伦理风险等方面呈现出更深层次的问题。因此,推动医疗大模型的实际落地,既需持续突破技术瓶颈、提升生成内容的准确性与可解释性,也需正视其潜在的伦理风险与社会影响。将医疗大语言模型嵌入临床工作流程,应遵循自主、有利、不伤害与公平四项基本伦理原则。
关键词
医疗健康大模型
实现范式
应用场景
伦理挑战
Keywords
large language models in healthcare
implementation paradigms
application scenarios
ethical challenges
分类号
R-05 [医药卫生]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大语言模型在医疗健康领域的应用现状与前景展望
陈紫林
祝帆帆
罗宇昕
张伟
卢龙
《医学与哲学》
北大核心
2025
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