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医疗健康大语言模型的发展、挑战与对齐

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目的/意义系统回顾和分析医疗健康大语言模型的发展、应用前沿、面临挑战以及对齐问题的研究现状,以期为推动其安全、有效和公平应用提供参考.方法/过程通过文献分析阐述大语言模型在医疗健康领域的发展和应用情况,分析其面临的挑战,从技术层面和社会层面提出应对策略.结果/结论医疗健康大语言模型应该尤其注意模型的准确性、安全性、可解释性、公平性、隐私性和可追责性,以完成模型对齐,满足伦理要求,提升患者福祉.
Development,Challenges and Alignments of Large Language Models in Healthcare
Purpose/Significance The paper systematically reviews and analyzes the development,cutting-edge applications,chal-lenges and alignment issues of large language models(LLMs)in healthcare,so as to provide references for promoting the safe,effective and equitable application.Method/Process Through literature analysis,the development and application of LLMs in healthcare are ex-pounded,the challenges faced are analyzed,and countermeasures are proposed from the technical and social aspects.Result/Conclu-sion LLMs in healthcare should prioritize truthfulness,safety,interpretability,fairness,privacy and accountability to realize model align-ment,meet ethical requirements,and improve patients'welfare.

large language models(LLMs)in healthcareartificial intelligence(AI)regulationLLMs alignment

刘通、黄成凤、张雯

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医疗健康大语言模型 人工智能监管 大模型对齐

浙江省哲学社会科学规划课题广东省深圳市科创委基础研究项目

124NDQN203YBMRKX20220705152810024

2024

医学信息学杂志
中国医学科学院

医学信息学杂志

CSTPCD
影响因子:1.348
ISSN:1673-6036
年,卷(期):2024.45(9)