今天分享的是：2025年医疗健康大模型伦理与安全白皮书
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医疗健康大模型：智能时代的新助手，伦理安全成关键考题
近日，上海交通大学、复旦大学、瑞金医院及蚂蚁集团联合发布《2025年医疗健康大模型伦理与安全白皮书》，系统梳理了人工智能大模型在医疗健康领域的发展现状、应用潜力与潜在风险。随着技术迭代，医疗大模型已成为疾病诊断、健康管理、药物研发等方面的重要辅助工具，但其在数据安全、伦理合规、责任归属等方面仍面临多重挑战。
技术赋能医疗，但数据隐私与安全是首要难题
白皮书指出，医疗大模型通过整合海量医学文献、临床数据与患者信息，能够提升诊断效率、提供个性化治疗建议，并在医学影像分析、健康咨询等方面展现显著优势。然而，医疗数据具有高度敏感性，如何在数据收集、传输、存储与使用过程中确保患者隐私不被泄露，成为推广应用的先决条件。此外，医疗数据来源多样、格式不一，质量参差不齐，也给模型训练与效果稳定性带来考验。
伦理责任模糊，公平性与透明度亟待加强
在伦理层面，医疗大模型的应用引发一系列新问题。模型决策过程往往缺乏透明性，出现错误诊断时责任归属难以界定——究竟应由开发者、医疗机构还是使用者承担？同时，训练数据中若存在历史偏见，可能导致模型对某些人群的诊断结果不公。此外，过度依赖技术工具也可能影响医患之间的信任关系与人文关怀，如何在人机协同中保持医疗服务的温度，成为值得深思的课题。
评测体系逐步完善，安全与合规成为硬指标
为确保医疗大模型的应用安全，行业已逐步建立起多维度评测体系。白皮书介绍了如MedBench、MedEthicEval等中文医疗评测数据集，从医学专业性、安全性、合规性及伦理道德等角度对模型进行系统评估。评测内容不仅包括疾病诊断准确性、药物推荐合理性等科学指标，也涵盖对隐私保护、知情同意、伦理冲突应对等软性能力的考察。这些评测工具有助于推动模型在真实医疗场景中更可靠、更符合规范。
从技术到治理，构建全链条风险防控机制
面对潜在风险，白皮书呼吁从数据安全、伦理合规、技术监管等多方面建立防控体系。具体措施包括在模型开发中嵌入医疗伦理与法律法规要求，建立数据全生命周期安全管理机制，引入第三方伦理审查，并构建持续动态的评估与预警系统。此外，行业还需加强跨学科人才培养，推动医学、人工智能、伦理学等领域的知识融合，为技术的健康发展提供人力资源支撑。
未来已来，稳健发展方能真正赋能健康事业
医疗健康大模型的兴起标志着智能化医疗进入新阶段，但其发展必须建立在安全、可信、合规的基础之上。只有通过技术优化、制度完善与社会监督的多重努力，才能让这项新兴技术真正成为医疗工作者的得力助手，为公众健康提供可持续的助力，推动医疗行业向更公平、更高效、更人性化的方向演进。
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