上海交通大学&复旦大学&上海交通大学医学院附属瑞金医院&蚂蚁集团：
《医疗健康大模型伦理与安全白皮书》

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一、基础信息

由上海交通大学、复旦大学、上海交通大学医学院附属瑞金医院、蚂蚁集团联合发布，汇聚多领域专业力量。核心目标是剖析医疗健康大模型应用的技术、伦理法律、评测及提升措施，为其安全合规应用提供指导，推动医疗行业智能化，保障患者权益与医疗质量。

二、概述

（一）大语言模型技术发展

早期判别式模型局限性大，2017 年 Transformer 架构及 GPT 系列生成式预训练架构推动技术变革，模型可通过预训练 + 微调适配任务，降低标注依赖。随着模型规模扩大，进入大语言模型时代，医疗领域应用需求突出，但对答案严谨性、安全性、伦理合规性要求更高，相关问题成关键。

（二）医疗健康大模型概述

融合大语言模型交互能力与海量医疗知识，以专业文献和问诊数据训练基座模型，外接知识库辅助推理，覆盖疾病诊断、个性化治疗等多领域。依托医疗数字化积累，具备全面知识覆盖、强交互能力及高效数据处理分析能力，助力医疗服务优化。

三、大模型应用技术分析

（一）机遇与挑战

1. 机遇
   ：医疗行业快速发展，2010-2022 年卫生总费用年化复合增长率 12.86%，数字化转型加速。大模型在疾病诊断（提升准确率）、个性化治疗（定制方案）、药物发现（缩短周期）、医疗影像分析（辅助诊断）等场景作用显著。
2. 挑战
   ：数据隐私安全风险高，需保障全流程安全；数据质量参差、多源融合难；存在决策透明性、责任归属、公平性等伦理问题；不同地区法规差异大，需动态监管。

（二）开发技术

1. 框架
   ：含数据层（数据清洗、标注、脱敏）、训练层（预训练、微调、强化学习）、部署层（硬件选择、量化加速）、推理层（思维链、知识库辅助、反馈机制）。
2. 数据
   ：分预训练（文献、数据库等）、微调指令（诊断、治疗数据等）、推理引用数据（教科书、指南等）。
3. 训练与部署
   ：训练含预训练、SFT、RLHF 环节；部署通过量化（降低内存）、推理加速（优化注意力机制、批处理）提升效率。
4. 推理特点
   ：高准确性（多轮对话 + 思维链）、强解释性（详细推理路径）、高个性化（融入个体数据）、需持续学习（更新知识库）、应对伦理复杂性。

（三）应用框架与案例

1. 框架
   ：以大模型为核心，搭配意图识别（提取需求）、安全风控（风险防控）、工具库（处理非文本数据）、RAG 组件（提升准确性）。
2. 案例
   ：小瑞健康（健康管理 + 个性化服务）、夸克健康助手（多轮问答 + 权威支持）、AI 健康管家 AQ（导诊、挂号、药盒识别等全流程服务），另有百度灵医、医联 MedGPT 等各具特色，但均面临多方面通用挑战。

四、医疗大模型评测

（一）通用框架

1. 任务定义
   ：评估通用（基础能力）与垂直领域（行业应用），考察事实性、推理、理解、生成、安全等能力。
2. 数据准备
   ：含网络爬虫、权威文件、行业业务、问答社区数据，分分类与生成题型，多方式构建评测题。
3. 评测方法
   ：多种 Prompt 方式（Zero-shot、Few-shot 等），结合客观（准确率、F1 等）与主观（流畅性、安全性等）指标，辅以 GPT-4 辅助评估、对抗测评。

（二）医疗领域评测

1. 核心维度
   ：科学性（专业知识与推理）、安全性（风险识别与防控）、合规性（遵法规标准）、伦理道德（隐私、公平等），并列举多个中文医疗评测集。
2. 实践案例
   ：以上海 AI Lab 的 MedBench 为例，设五大评测维度，含 30 万道题，引入模拟对话测试，强调持续监控与开放平台。

五、伦理与法律评测框架

（一）风险

含知情同意不充分、隐私泄露、数据歧视、不透明性、幻觉与错误信息、违反伦理法规等问题。

（二）评测框架

1. 场景
   ：分科研、临床、护理、健康管理、公共卫生五大场景共 24 个应用场景。
2. 数据集
   ：构建伦理规范与法规数据集、评测考点数据集，制定主观题六维度赋分标准。
3. MedEthicEval 数据集
   ：聚焦医疗安全、合规、伦理，开放数据并持续优化。

六、伦理与安全提升措施

1. 风险防控
   ：数据安全（全生命周期管控、隐私计算）；伦理合规（第三方审查、偏见防控）；技术监控（责任追溯、动态评估）；监管体系（权威评测、协同监管）。
2. 专业性提升
   ：医疗数据微调、意图识别优化、RAG 技术应用等。
3. 伦理法规对齐
   ：嵌入伦理原则与法规、伦理微调与反馈、风险分级管理等。
4. 人才培养
   ：分析需求，调整教育体系，建立跨界合作与持续学习机制，完善评估认证体系。

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编辑：Zero

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