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医疗健康大语言模型的发展、挑战与对齐
1
作者
刘通
黄成凤
张雯
《医学信息学杂志》
CAS
2024年第9期1-9,18,共10页
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,...
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。
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关键词
医疗健康大语言
模型
人工智能监管
大模型对齐
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职称材料
题名
医疗健康大语言模型的发展、挑战与对齐
1
作者
刘通
黄成凤
张雯
机构
之江实验室发展战略与合作中心
浙江省哲学社会科学实验室-之江实验室智能社会治理实验室
之江实验室数据枢纽与安全研究中心
浙江树人学院管理学院
出处
《医学信息学杂志》
CAS
2024年第9期1-9,18,共10页
基金
浙江省哲学社会科学规划课题(项目编号:124NDQN203YBM)
广东省深圳市科创委基础研究项目(项目编号:RKX20220705152810024)。
文摘
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。
关键词
医疗健康大语言
模型
人工智能监管
大模型对齐
Keywords
large language models(LLMs)in healthcare
artificial intelligence(AI)regulation
LLMs alignment
分类号
R-058 [医药卫生]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
医疗健康大语言模型的发展、挑战与对齐
刘通
黄成凤
张雯
《医学信息学杂志》
CAS
2024
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