大模型在医疗领域的伦理治理与实践路径

大模型在医疗领域的伦理治理与实践路径

说明

在药物研发方面，大模型的应用促进了新药的发现和临床试验的

优化。通过对大量临床数据和分子层级的数据分析，大模型能够预测

药物的潜在效果和副作用，指导药物的设计和临床试验的开展。大模

型还能够通过模拟不同患者群体对药物的反应，优化临床试验的设计,

提高试验的效率，降低试验成本。

为了确保数据的安全性，需要采取一系列技术措施，例如数据加

密、访问控制、匿名化处理等。还需要制定严格的数据隐私保护法规

和伦理审查机制，确保患者的隐私得到充分尊重和保护。

自然语言处理技术（NLP）是大模型在医疗领域中最常见的应用之

一，主要通过对医学文本数据的分析，提升医疗文献的查:阅效率、患

者病历的处理能力以及医疗问答系统的精准度。大模型通过对医疗数

据的深度学习，能够更准确地理解和解析医学文献中的专业术语，进

而为医生提供智能辅助决策，帮助诊断、治疗方案的选择以及药物推

荐。

本文仅供参考、学习、交流使用，对文中内容的准确性不作任何

保证，不构成相关领域的建议和依据。

目录

一、大模型医疗应用面临的挑战与前景........................3

二、大模型医疗应用的责任归属问题...............................4

三、伦理审核机制的关键要素.....................................5

四、多方合作下的责任共享与分担.................................6

五、大模型医疗应用的法规建设...................................7

六、跨学科合作的实施路径.......................................9

七、数据使用的透明度与公平性..................................10

八、医疗数据的隐私保护........................................12

九、大模型医疗应用伦理标准的构建..............................14

十、现有隐私保护机制的不足....................................16

十一、法律与伦理框架的完善....................................17

十二、大模型应用中的伦理与法律合规问题........................17

十三、提升医疗工作效率........................................18

十四、推动伦理审查机制的建设..................................19

十五、加强法律与伦理框架建设..................................20

十六、伦理治理工具的实施路径与挑战.......................22

一、大模型医疗应用面临的挑战与前景

1、数据隐私与安全问题

尽管大模型在医疗领域的应用潜力巨大，但数据隐私与安全问题

始终是其面临的重要挑战。医疗数据通常包含大量敏感信息，包括患

者的个人身份、健康状况、基因信息等，这些数据一旦泄露或被恶意

篡改，可能会造成严重的后果。因此，如何保障大模型在医疗应用中

的数据安全，成为其广泛应用的一个关键问题。

为了确保数据的安全性，需要采取一系列技术措施，例如数据加

密、访问控制、匿名化处理等。此外，还需要制定严格的数据隐私保

护法规和伦理审查机制，确保患者的隐私得到充分尊重和保护。

2、算法透明度与可解释性

另一个面临的挑战是大模型算法的透明度与可解释性。许多大模

型，尤其是深度学习模型，通常被视为“黑箱”模型，缺乏足够的可

解释性。对于医学领域而言，医生和患者需要理解模型的决策过程，

以便更好地信任和接受模型提供的结果。如果大模型的判断过程缺乏

可解释性，可能会导致医生的决策受到质疑，甚至影响患者的治疗效

果。

因此，提高大模型的透明度和可解释性，是当前研究的一个重点

方向。通过构建可解释的模型、提供决策支持系统，以及加强医患之

间的信息沟通，可以有效提升大模型在医疗应用中的可信度和接受度。

3、伦理与法律框架的完善

随着大模型在医疗领域的深入应用，如何确保其在合规与伦理框

架下运行，成为亟待解决的问题。人工智能技术的应用可能会涉及患

者知情同意、算法偏见、责任归属等多个伦理问题。例如，如果大模

型的判断错误导致医疗事故，如何界定责任是一个复杂的问题。因此，

制定完善的法律法规和伦理审查机制，以确保大模型在医疗中的应用

合规且公平，是医疗行业面临的重要任务。

在伦理治理方面，需要明确算法开发者、医疗机构、监管部门等

多方的责任与义务，并在实际应用中遵循严格的伦理标准。此外，跨

国界的医疗应用还需要在国际层面上进行合作，制定统一的标准和规

范，以确保全球范围内的伦理合规。

通过解决以上挑战，大模型的医疗应用前景广阔，有望在未来为

医疗行业带来更为深远的变革与发展。

二、大模型医疗应用的责任归属问题

1、算法决策失误的责任追究

在医疗过程中，若大模型因数据问题或算法缺陷产生误诊或错误

预测，如何追究责任是一个复杂的伦理问题。通常，医疗错误的责任

归属是由医生或医疗机构承担，但如果错误决策是由大模型所导致的,

责任的追究则变得更加模糊。如果算法未能经过充分的验证或测试，

可能会导致误诊，患者可能因此遭受不必要的治疗或伤害。在这种情

况下，患者是否能追究开发和提供该算法的公司或研究人员的责任，

成为了一个伦理和法律的难题。

2、医疗人员与算法合作中的责任划分

在实际医疗过程中，医生和大模型通常是合作关系，而不是简单

的替代关系。在这种合作关系下，医生是否应当承担所有决策的最终

责任，或者是否可以将部分责任归咎于算法的不足，仍然是一个伦理

争议点。如果医生在使用大模型时完全依赖算法的建议，而忽视了自

己的专业判断，是否可以将责任完全归于大模型？这一问题需要进一

步明确。在大模型医疗应用的实践中，如何合理划分医疗人员和算法

之间的责任，对于保障患者的权益至关重要C

三、伦理审核机制的关键要素

1、技术可解释性与透明度

技术可解释性是大模型医疗应用中最为关键的伦理问题之一。在

医疗领域，尤其是在与患者健康密切相关的决策过程中，任何技术决

策都必须能够向患者及其家属清晰地解释其依据和过程。为了实现这

一目标，大模型的伦理审核应包括对其算法原理的充分评估，确保医

疗从业人员及患者能够理解模型决策的逻辑。此外，模型的开发者和

应用者还应提供透明的文档与数据来源，让外部专家能够独立审查技

术的合理性。

2、数据隐私与安全性保障

在大模型医疗应用中，数据隐私是一个必须严格审查的伦理问题。

大模型往往需要使用大量的个人健康数据进行训练和优化，这涉及到

患者的隐私权与数据安全。在伦理审核机制中，必须确保所有数据的

使用符合相关法律法规，如《个人信息保护法》和《医疗健康数据隐

私保护规范》等。数据的收集、存储、传输与使用必须遵循最小化原

则，尽可能减少不必要的敏感信息披露。同时，审查机制还应包括对

数据存储与加密技术的合规性审核，防止数据泄露和滥用的风险。

3、偏见与公平性审查

由于大模型在训练过程中可能基于历史数据进行优化，因此这些

数据中可能蕴含着先前的偏见或不公正性。例如，某些特定人群在数

据中的代表性不足，导致模型在面对这些群体时做出不准确或不公平

的医疗决策。伦理审核机制需重点审查模型在不同人群、不同性别、

不同种族以及不同年龄段中的表现，确保其决策具有公平性和普适性。

此外，审查过程中还要考虑模型是否强化了某些社会不平等现象，评

估模型在解决社会公平方面的潜力和局限。

四、多方合作下的责任共享与分担

由于大模型的应用需要涉及多个利益主体的合作，责任的归属也

往往不是单一主体的责任，而是多方共同承担的责任。开发者、医疗

机构、医务人员等多方应当共同承担起确保医疗安全的责任。责任的

分担机制应当根据各方在整个过程中所扮演的角色、所承担的风险以

及实际操作中的过失程度来划分。

在多方合作的责任归属中，明确的合同协议和合规标准尤为重要。

开发者应与医疗机构签订协议，明确各自的责任和义务，尤其是技术

保障与使用安全方面的条款；医疗机构和医务人员也应当明确自身在

模型应用过程中的责任，以避免由于信息不对称或操作不当引发的纠

纷。此外，监管机构的介入也有助于在医疗应用中实现责任归属的清

晰化，避免各方推卸责任或避免责任的情况发生。

责任共享的机制在医疗应用中至关重要，因为这不仅能确保各方

的责任明确，减少法律风险，也能够促使大模型医疗技术的健康发展。

通过合理的责任分担，能够促进各方共同提高技术水平、改进医疗质

量，确保患者的医疗安全与健康。

五、大模型医疗应用的法规建设

1、法规建设的重要性与目标

随着大模型在医疗领域的广泛应用，现有的法律体系亟需完善，

以适应这一新兴技术带来的复杂法律挑战。大模型医疗应用的法规建

设不仅是对技术使用的必要监管，也是确保患者权益、维护医疗公正

和促进技术健康发展的基础。法规的建设目标应聚焦于保障公共利益、

增强透明度、预防滥川以及提供必要的法律框架支持，确保大模型技

术能够在合规、安全和有益的前提下服务于医疗领域。

法规建设还应当特别注重全球化背景下的跨国法律协同，因为大

模型医疗应用往往涉及多个国家和地区的合作与资源共享，如何通过

统一或相互协调的法律框架确保全球范围内的监管合规，是亟待解决

的问题。通过法规建设，不仅能够规避技术滥用和伦理风险，还能够

为技术发展提供更加稳定和明确的法律保障，增强各方对技术变革的

信心。

2、现有法规体系的挑战与不足

尽管当前已有一些法规涉及人工智能与数据保护领域，但在大模

型医疗应用中，现有法律体系依然存在许多挑战与不足。首先，针对

人工智能的法律法规较为分散，缺乏专门针对大模型医疗应用的统一

立法，导致法规的适用性和执行力较弱。其次，现有法律对于大模型

医疗应用中可能产生的风险，如算法偏见、数据隐私泄露等向题，缺

乏足够的明确性和详细的规定。此外，法律框架未能充分考虑到技术

快速发展的特点，导致法规滞后于技术进步，无法及时应对新出现的

法律问题。

3、构建大模型医疗应用的法规框架

为了有效应对大模型医疗应用中的法律挑战，法规框架的构建需

要遵循以下几个基本原则：首先，法规应当以保护患者权益为核心，

确保患者在大模型医疗应用中的知情权、隐私权以及公平接受医疗服

务的权利得到充分保障。其次，法规应促进透明度，要求医疗机构、

技术公司及相关方公开其技术实现过程、数据来源及算法设计，便于

公众监督和审查。第三，法规应当鼓励技术创新，同时设立合适的监

管机制，确保技术应用的安全性与合规性。最后，法规还需要具备一

定的灵活性，以应对技术发展的不可预测性，能够随着技术进步及时

调整和完善。

六、跨学科合作的实施路径

1、建立跨学科团队和协作机制

为促进跨学科合作，首先需要在各大医疗机构、科研机构以及企

.业之间建立起稳定的跨学科团队。这些团队不仅仅需要在学术上有深

入的合作，还要在管理上有科学的规划。建立有效的沟通机制和管理

架构是确保合作顺利进行的基础。例如，可以设立跨学科协调员，负

责组织各方会议、调动各方资源，并确保信息流通畅通。跨学科团队

的组织还需要注重人员的多样性，确保团队成员不仅有技术背景，还

能涵盖临床医学、伦理学、法律学等多个领域的专家。

2、推动学科交叉的教育与培训

为有效支持跨学科合作，需要为参与者提供相关的教育和培训。

尤其是在大模型医疗应用领域，新的技术和知识层出不穷，跨学科的

参与者需要不断更新自己的专业技能，并了解其他学科的基本知识。

医疗机构和教育机构应当联合举办跨学科的培训项目，以提升研究人

员和从业人员的综合素质和跨学科合作能力。通过培训，不仅能够提

高各方的专业素养，还能增强团队协作的默契度，提升跨学科合作的

整体效率。

3、完善法规和伦理保障体系

跨学科合作的一个重要前提是合规性和伦理性。为此，必须加强

大模型医疗应用中的法规和伦理保障体系的建设。通过制定适合多学

科合作的法律法规和伦理标准，为医疔数据的使用、患者隐私保护、

技术实施等方面提供法律保障。同时，跨学科团队需要建立伦理委员

会，定期评审和监督大模型医疗应用中的伦理问题，确保所有研究和

实践活动遵循伦理规范，保护患者的基本权益。

七、数据使用的透明度与公平性

1、数据使用的知情同意与透明性

在大模型医疗应用中，数据的使用必须建立在患者知情同意的基

础上。患者在将自己的健康数据提供给医疗机构或研究人员时，应充

分了解数据的具体用途、处理方式以及可能的风险。透明性是知情同

意的重要组成部分，它要求数据的使用过程清晰可见，确保患者在同

意使用其数据时做出知情决策。然而，随着大模型的复杂性和数据处

理的自动化，数据的使用往往变得不够透明，患者难以全面理解其数

据如何被收集、分析和应用。特别是在数据涉及跨机构、跨领域的共

享时，信息流转的复杂性加剧了透明度的缺失。

解决这一问题的一个关键方法是制定更为严格的数据使用透明度

要求。患者应当能够清晰获知自己数据的流向与用途，并且能够随时

查询和修改自己的数据授权信息。此外,医疗机构和技术开发者应公

开数据使用的目的、方式以及可能的后果，避免因信息不对称而引发

伦理争议。尤其是在涉及人工智能和大数据分析时，公开透明的数据

处理过程显得尤为重要，只有做到透明，才能增强患者对数据使用的

信任，从而提升大模型应用的社会接受度。

2、公平性与数据偏见问题

在大模型的医疗应用中，数据的公平性问题是不可忽视的。医疗

数据中可能存在种族、性别、年龄等方面的偏见，这些偏见可能在数

据处理过程中被放大，导致大模型在分析和决策时出现偏差，从而影

响患者的诊断和治疗。比如，某些人群的健康数据在数据库中可能较

为匮乏，导致大模型在处理这些群体的医疗问题时准确性降低，这不

仅影响了医疗质量，也可能加剧了社会不平等。

为了实现公平性，必须确保医疗数据的多样性和代表性。大模型

的训练应包含来自不同人群、不同地区、不同背景的医疗数据，以避

免数据偏见对结果的影响。此外，开发者和医疗机构在设计和应用大

模型时，应注重算法的公平性评估，确保模型能够在不同群体中产生

公正的结果，而非偏向某一特定群体。只有通过减少数据偏见，才能

让大模型的医疗应用真正做到公平、公正，为每个患者提供平等的治

疗机会。

八、医疗数据的隐私保护

1、隐私保护的基本原则与挑战

随着大模型在医疗领域的广泛应用，医疗数据的隐私保护问题愈

加突出。医疗数据往往涉及到个人的敏感健康信息，若处理不当，可

能会引发隐私泄露和滥用的风险。隐私保护的基本原则包括数据的最

小化使用、匿名化处理以及明确的数据授权和存取控制。在医疗大数

据环境下，如何确保每一位患者的隐私在使用大模型进行数据分析时

不被侵犯，成为了伦理治理中的核心问题。

然而，医疗数据的隐私保护面临诸多挑战。首先，医疗数据的高

度敏感性和个体化特征使得它们容易被滥用。其次，尽管现有的法律

和政策已对隐私保护提出了要求，但在技术发展日新月异的背景下，

很多法律框架无法及时适应新的技术挑战。例如，模型训练中的数据

去标识化技术可能未能完全避免患者信息泄露的风险。面对这些挑战,

如何通过技术创新与伦理治理同步推进，成为医疗大模型应用中的一

项重要任务。

2、数据加密与访问控制的伦理考量

为了在技术层面加强医疗数据的隐私保护，数据加密和访问控制

被广泛应用。数据加密可以确保医疗信息在存储和传输过程中的安全

性，防止外部人员窃取或篡改数据。访问控制则通过明确界定哪些人

员能够访问特定数据，进而减少不必要的泄露风险。然而，伦理问题

随之而来。首先，数据加密和访问控制能有效保护隐私，但也可能影

响数据的共享与利用，导致潜在的医疗研究价值损失。其次，在医疗

行业，涉及多个参与方，包括医疗机构、研究人员、政府监管部门等，

如何界定不同角色的访问权限，避免出现“过度授权”或“权限滥用”，

是伦理治理中必须考量的重要问题。

此外，虽然数据加密和访问控制为医疗数据的安全提供了保障，

但仍需进一步考量其可能带来的“数据孤岛”问题。随着数据的加密

与隔离，部分研究人员和医疗从业人员可能难以获得足够的数据支持,

从而影响诊断和治疗的质量。在这种情况下，如何平衡数据安全与开

放共享，既保护隐私又保证医疗服务的高效性，是一项需要深入思考

的伦理难题。

九、大模型医疗应用伦理标准的构建

1、伦理标准的必要性与意义

大模型在医疗领域的应用已经成为推动医学进步和提升诊疗效率

的重要力量，但由于其技术的复杂性、数据的敏感性以及应用环境的

多样性，随之而来的伦理问题也愈加凸显。因此，构建科学、严谨且

切实可行的伦理标准，是确保大模型在医疗领域健康发展的重要保障。

伦埋标准不仅为技术开发者和应用方提供了行为规范，也为监管部门

提供了决策依据，确保在大模型的实际应用中，能够避免技术滥用、

隐私泄露以及偏见加剧等伦理风险，维护患者的基本权利与健康利益。

此外，制定明确的伦理标准，有助于平衡技术创新与伦理规范之

间的关系，推动医疗领域的人工智能技术朝着更人性化、公正和透明

的方向发展。这不仅符合科技发展的伦理需求，也有助于增加公众对

大模型医疗应用的信任和接受度，进而促进医疗服务的普及和效果提

升。

2、核心伦理问题的界定

大模型医疗应用中涉及的核心伦理问题主要包括数据隐私与安全、

算法公正与透明、患者知情同意、以及医生与人工智能的关系等。这

些问题需要通过伦理标准加以明确和界定。

数据隐私与安全是大模型医疗应用中最为关键的伦理问题之一。

由于医疗数据的敏感性，如何确保数据在采集、存储、处理和使用过

程中的隐私性和安全性，防止数据泄露或滥用，成为必须优先解决的

问题。算法公正与透明则是指如何在医疗决策中确保大模型不受偏见

影响，避免算法带有性别、种族等歧视性偏见，且其决策过程应当清

晰可追溯，保证公平性。患者知情同意是指患者在医疗过程中对人工

智能介入的知情与同意，特别是在自动化决策系统的应用中，患者应

当被充分告知其诊疗决策的依据、过程与可能的风险。最后，医生与

人工智能的关系问题，即如何界定医生与AI系统在医疗决策中的责任

与角色，确保两者能够良好协作，而非互相替代，从而避免出现责任

模糊的伦理风险。

3、伦理标准的多维度设计

为了应对大模型医疗应用中可能出现的复杂伦理问题，伦理标准

应从多个维度进行设计。首先，伦理标准需要具有普适性，即能够适

用于不同医疗场景与技术环境，具有跨区域、跨领域的通用性。其次，

伦理标准应当注重实践性，能够与实际操作结合，确保医生、技术开

发者以及患者等各方能够明确理解并付诸实践。最后，伦理标准还需

要具有前瞻性，能够预见到未来医疗技术发展的趋势，特别是在大数

据、深度学习等技术不断进步的背景下，提前解决潜在的伦理难题。

十、现有隐私保护机制的不足

1、数据去标识化技术的局限性

目前，去标识化和匿名化是常见的隐私保护手段。通过去除数据

中的个人身份信息，理应降低隐私泄露的风险。然而，这种技术的局

限性在于，去标识化后的数据仍然可能通过不同的分析方法被重新标

识，尤其是在大数据环境下。大模型能够通过强大的计算和数据关联

能力，将原本去标识的数据与其他信息结合，进而还原出个人身份，

从而使得隐私保护措施失效。因此，现有的去标识化技术无法完全防

止数据泄露，亟需更为先进的隐私保护技术来保障个人信息安全。

2、合规性和法律框架的缺陷

尽管全球范围内对于医疗数据的隐私保护已有一定的法律框架，

如欧盟的GDPR（通用数据保护条例）和中国的《个人信息保护法》等，

但这些法律往往侧重于对数据收集、存储、处理等环节的基本规范，

而对于大模型的隐私保护要求则显得相对滞后。当前的法律体系未能

充分考虑大模型在医疗领域的特性，如深度学习模型的黑箱性质、数

据的跨域应用等问题。此外，现有的隐私保护机制多数基于传统的数

据保护理念，难以应对大模型在医疗领域可能带来的新型隐私挑战。

因此，亟待构建更加完善的法律框架，以适应大模型医疗应用的隐私

保护需求。

十一、法律与伦理框架的完善

随着大模型在医疗领域的应用逐步深入，责任归属问题的解决需

要法律和伦理框架的进一步完善。目前，许多国家和地区的法律体系

尚未对大模型医疗应用中的责任问题做出明确规定，导致出现责任不

清、纠纷难以解决的情况。因此，建立健全相关的法律法规，并对伦

理问题进行详细探讨，成为当务之急。

在法律层面，需要进一步明确各方的权责，特别是在数据安全、

技术质量以及医疗判断等方面的法律责任。同时，医疗行业的伦理委

员会也应当在这一过程中发挥重要作用，对大模型的使用进行伦理审

查，确保技术应用符合医疗伦理的基本原则。通过制定相关的法律和

伦理规范，可以为大模型医疗应用中的责任归属提供明确的框架，避

免技术滥用和风险的无序扩展C

十二、大模型应用中的伦理与法律合规问题

1、大模型的责任归属模糊

大模型在医疗决策中的应用，常常涉及多个参与方，如开发公司、

医疗机构和使用方等。每一方在技术实施和数据管理中的责任界定较

为模糊，尤其是当模型输出的决策发生错误或导致患者健康损害时，

责任划分变得尤为复杂。例如，如果大模型在诊断过程中出现错误，

且患者未能因此获得及时治疗，究竟是模型开发者的责任，还是医生

依赖模型做出的错误判断，或是患者未能完全理解模型局限性的问题，

均需要进一步明确。这种责任的不确定性，不仅影响患者的知情同意，

还可能使患者在知情同意时无法完全理解他们的权利和应承担的风险。

2、知情同意的法律合规性问题

在大模型医疗应用中，法律合规性是确保知情同意合法有效的重

要保障。尽管许多国家和地区对医疗数据的使用和患者权益保护已有

相关法规，但在大模型应用中，这些法规的适用性和执行力常常面临

挑战。特别是在跨境数据流动和全球化医疗服务的背景下，患者的知

情同意可能受到不同法律体系的影响。例如，欧盟的《通用数据保护

条例》（GDPR）对数据隐私保护提出了严格要求，而其他地区的法律

可能对医疗数据的保护和使用并未做出明确规定。因此，患者在同意

使用大模型技术时，可能会面临信息不对称的困境，导致他们未能充

分理解不同法律环境下的数据使用风险。

十三、提升医疗工作效率

1、增强决策支持能力

大模型在医疗领域的应用，特别是在数据分析和预测方面，可以

大大提升医疗从业人员的决策支持能力。通过对海量医学文献、临床

病例、患者数据的分析，大模型能够帮助医生快速筛选出相关信息，

提供个性化的诊疗建议。这使得医生可以在更短的时间内获得高质量

的信息支持，提高诊疗决策的准确性，避免遗漏重要的临床信息，从

而提升医疗工作的效率。

2、减轻繁重的文书工作

在传统的医疗环境中，医生和护士经常需要花费大量时间处理病

历、填写报告和执行其他行政任务。大模型通过自然语言处理技术，

能够自动生成病历记录、分析诊疗数据，并整理和归档患者资料。这

样，医疗从业人员可以减少大量繁琐的文书工作，腾出更多时间用于

患者的直接照护，提升整体工作效率和患者体验。

十四、推动伦理审查机制的建设

1、加强医疗AI伦理审查的独立性和专业性

大模型在医疗领域的应用往往涉及多方利益，包括医疗技术开发

者、患者、医院以及政府等，因此，需耍通过建立独立且专业的伦理

审查机制，确保这些技术的应用符合伦理标准。审查委员会应包括伦

理学家、法律专家、临床医生、数据科学家等多学科专家，形成综合

的审查力量。通过集体审查，可以避免单一利益方对技术应用进行偏

向性决策，保障患者的权益不被忽视。

伦理审查机制应当是动态的，不仅在大模型应用前进行审查，还

应对其运行过程中进行定期评估。通过持续监督，可以及时发现并纠

正潜在的伦理问题。审查机构应保持独立性，防止技术开发商和医疗

机构对审查结果产生不当影响，保证伦理审查的公正性和客观性。

2、建立多层次的伦理监督机制

为了确保大模型医疗应用在各个环节都能遵循伦理原则，除了独

立的伦理审查委员会外，推动建立多层次的伦理监督体系。具体来说，

可以在不同层级、不同领域建立相应的伦理监督机制。例如，在医院

内部设立伦理委员会，对AI技术的具体应用进行实时监控；在行业层

面，设立行业伦理委员会，集中讨论大模型在医疗中的最新应用问题，

并提供相应的伦理指导。

除了传统的伦理审查机制，政府和监管机构还应考虑引入公共监

督机制，让患者和社会公众能够参与到伦理审查过程中，提升透明度。

公众参与可以为伦理治理提供更多元化的视角和意见，减少单方面利

益驱动带来的伦理风险。

十五、加强法律与伦理框架建设

1、构建完善的大模型医疗应用伦理法律体系

随着大模型在医疗领域的广泛应用，现有的法律体系面临许多挑

战，特别是在数据隐私、知情同意、医疗责任等方面。针对这些问题，

应当通过修订现有法律、制定新的专门法律，来确保大模型在医疗领

域的合规性和道德性。例如，应加强对患者隐私数据保护的法律规定，

明确在数据收集、存储、使用过程中应遵循的伦理规范，防止数据滥

用和泄露。除此之外，还需建立相应的法律机制，对医疗AI系统的决

策透明度、可追溯性和错误责任等方面进行界定，从法律层面保障患

者的基本权益。

同时，针对大模型在医疗决策中的运用，积极推动伦理标准的出

台，明确大模型应用的伦理底线。例如，应界定医疗AI和医生的责任

界限，在发生医疗差错时，厘清人工智能和医疗人员的法律责任。这