医疗健康大模型伦理与安全白皮书（93页 WORD）

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出版单位 / 组织名称：发布日期：医疗健康大模型伦理与安全白皮书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 2025 年 7 月 18 日 Ab 医疗健康大模型伦理与安全白皮书编者编者 Editor 编写工作组吴梦玥上海交通大学徐汉辉复旦大学杨舟蚂蚁集团徐宇辰上海交通大学医学院附属瑞金医院黄飞跃上海交通大学医学院附属瑞金医院王烁上海交通大学金豪桉上海交通大学应瀚蚂蚁集团季嘉程复旦大学石佳成蚂蚁集团专家委员会（按照姓氏首字母排序）陈震复旦大学附属肿瘤医院程晓博复旦大学附属中山医院睢素利北京协和医学院刘月树天津中医药大学刘乐天津医科大学附属第二医院吕宝粮上海交通大学上海交通大学医学院附属瑞金医院马永慧厦门大学孙晓宁上海交通大学唐健天津医科大学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洳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意义重大。本白皮书主要内容主要包含一下四个方面：首先是医疗大模型应用技术分析，阐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 Med Bench 和 MedEth icEval 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。 01 PAGE 医疗健康大模型伦理与安全白皮书目录目录、 ntents 封面 1 摘要 2 01 1.1 大语言模型技术发展概述 1.2 医疗健康大模型概述 5 6 02 大模型应用技术分析 2.1 大模型在医疗健康领域应用的机遇与挑战 7 2.1.1. 医疗健康行业现状以及大模型应用场景 7 2.1.2.大模型在医疗健康领域应用的挑战 8 2.2 医疗健康行业大模型开发技术 9 2.2.1.开发技术框架 9 2.2.2.数据收集和构建 10 2.2.3.训练 12 2.2.4.部署 12 2.2.5.推理应用 13 2.3 行业大模型在医疗领域的应用框架 14 2.3.1.意图识别组件 15 2.3.2. RAG 组件 15 2.3.3.工具库组件 17 2.3.4.安全风控组件 18 2.4 医疗大模型应用实践案例 18 2.4.1.小瑞健康 19 2.4.2.夸克健康助手 20 2.4.3.AI 健康管家 AQ 21 02 nten 概述医疗健康大模型伦理与安全白皮书目录 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 3.2.3.合规性：确保法律与行业标准的严格遵守 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 AI Lab 医疗健康数据集 MedBench 25 25 27 29 31 31 31 31 32 33 37 37 04 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 39 4.1. 医疗健康大模型应用中的伦理法律风险 39 4.1.1.知情同意 39 4.1.2.用户隐私 39 4.1.3.数据歧视 39 4.1.4.不透明性 39 4.1.5.幻觉与错误信息 40 4.1.6.违反伦理及法律规定 40 4.2 医疗健康大模型伦理与法律评测框架 41 4.2.1.应用场景 42 4.2.2.医学伦理规范与卫生法规数据集 42 4.2.3.评测考点数据集 43 4.2.4.主观题类型及评测标准 43 4 . 3 医疗伦理 M e d E t h i c E v a l 评测数据集 4 3 nten 03 nten 0 医疗健康大模型伦理与安全白皮书目录 05 大模型伦理与安全提升措施 5.1 大模型应用的风险防控措施 5.1.1.数据安全防控 5.1.2.伦理合规建设 5.1.3.技术可靠性与风险监控 5.1.4.监管与评估体系建设 5.2 医疗健康行业大模型专业性的提升方式 5.2.1.医疗数据的微调与任务定向优化 5.2.2.意图识别与分发优化 5.2.3. RAG 技术的应用 5.2.4.多轮对话与上下文管理机制 5.2.5.内容生成的精准与个性化 5.2.6.后台运营干预与人机协同 5.2.7.架构协同优化 5.3 医疗健康行业大模型伦理与法规对齐方式 5.3.1.医疗伦理与法规准则嵌入 5.3.2.伦理对齐微调与动态反馈 5.3.3.内容生成风险分级与安全管理 5.3.4. 日常伦理治理与持续评估 5.4 行业人才在大模型能力提升和风险防控重点重要作用 5.4.1.医疗健康领域的人才需求分析 5.4.2.人才教育体系的调整与创新 5.4.3.界合作与持续学习机制 5.4.4.人才评估与认证体系 45 45 46 46 46 48 48 49 49 50 50 50 50 51 51 51 51 52 52 52 53 54 54 参考文献 04 PAGE 参考文献 55 SUMMARY 概述 01 医疗健康大模型伦理与安全白皮书概述 1.1 大语言模型技术发展概述近年来人工智能（AI）技术的飞速发展，各行各业正在经历一场颠覆式的科技革命，早期的模型以判别式为主，主要通过大量的自然语言预训练语料，来让模型学习词句的语意，从而实现文本分类、命名实体识别（NER）、关系抽取等偏向于理解的任务，此类判别式模型也通常只能解决该场景下的特定任务，迁移性和可扩展性较为有限。自 20 17 年由 Google 团队提出的 Transformer[1] 模型架构以来，模型的参数规模和理解能力得到了大幅度的提升，同时 GPT（ Generative Pre- trained Transformer）[2]这种生成式预训练架构的出现，为文本生成领域带来了革命性的进展[3]。 GPT 及其后续版本（如 GPT- 2 、 GPT- 3 等）采用了基于自回归（ Autoregressive）的生成方法，即根据已有的前文信息逐词预测下一个词语的概率分布，从而实现高质量的文本生成。与传统的监督学习方法相比，生成式预训练模型的优势在于它们可以在大规模未标注语料库上进行预训练，然后通过少量有标签数据的微调来适应特定任务。这种方法极大地降低了对大量人工标注数据的依赖，同时也加速了模型的迭代更新过程。随着时间的推移，模型的规模得到了快速的膨胀，参数量从最初的数亿增长至如今的数千亿，从而人工智能的发展迈入了大语言模型时代。这些大语言模型不仅可以用于经典的 NLP 任务，还在多轮对话、文案生成、编程辅助、多模态交互等新兴应用场景中展现出巨大的潜力。越来越多的领域如医疗、媒体、艺术、金融等[4]，都在积极采用大语言模型，以提升效率、促进创新和优化决策。在众多应用领域中，医疗行业尤其展现了大语言模型的巨大潜力和重要性。截至 2023 年 12 月，我国互联网医疗用户规模已达 3.94 亿人，占网民整体的 33.8%，研究报告指出预计未来几年内,中国互联网医疗市场的规模将保持高速增长态势，用户对互联网医疗服务有着迫切和强烈的需求[5]。随着医疗数据的快速增长和诊疗需求的日益复杂，大语言模型凭借其强大的自然语言处理能力，成为这一行业中不可忽视的技术力量。它能够高效整合和分析海量医疗文献、研究数据和患者记录，为医疗行业提供更多的智能化支持工具。然而，医疗行业在引入大语言模型时面临着独特的挑战。与其他行业相比，医疗领域对答案的严谨性、安全性以及合伦理性有着更高的要求[6]。任何错误的诊断或决策都可能直接影响患者的健康和生命，因此，如何确保大语言模型在医疗应用中的正确性、可靠性和符合伦理，是这一技术应用中的关键问题。 1.2 医疗健康大模型概述医疗健康大模型是一种结合了大语言模型的强大交互能力和海量的医疗专业知识的智能系统，专门用于解决医疗和健康领域中的各种问题。这些智能利用海量专业医疗文献和问诊数据进行训练了基座大模型，外接了专业的医疗相关知识库用于补充推理时的知识依据，涵盖了包括疾病诊断、个性化治疗、药物发现、医学影像分析等诸多方面。 05 PAGE 医疗健康大模型伦理与安全白皮书