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文档简介

能对话、病例结构化与检索、影像报告和辅助诊断等。这些医疗大模型产大模型在医疗领域相较于传统方法具有自动化、高效性、多模态数据处理和须充分认识到技术层面以及应用层面上的挑大模型在医疗领域的应用面临着知识不足、可解释性和准确度受限、连贯性模型幻觉等多个技术挑战和局限。克服这些问题需要跨学科合作、强化数据管保证训练数据的质量和数量是训练大模型的关键。这需要通过严格的数据采集以提供更全面的信息。整合多模态数据可以增加训练数据的丰富性。开发模型能以使用同义词替换、句子重组等方法进行文本数据增强。据集规模。数据共享和合作可以加速模型的训练和研发。使用数据共享协议属。确定医生、AI系统或开发者承担责任是复杂的法律和伦理问题。如患者因A于角色的访问控制和双因素身份验证降低非授权访包括半公开数据（如医学知识库、知识图谱等）以及非公开数据（如临床脱敏AI技术设计、公众参与机制、诚信展示机制以及AI应用影响评估等。的安全发展。鼓励独立第三方机构对医疗大模型的安全性和合规性进行审查在临床医疗助理应用方面，AI技术具有强大医疗服务能力。天津市基层数字库开发的各种垂直专病大模型将成为未来医疗大模型的重要发展方大模型在开发

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