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“大模型的技術走在了前面，但在醫療領域的應用落地時，用于訓練的隱私數據如何獲取、如何保護？我覺得這非常難。”8月24日，在2023CCS成都網絡安全大會期間，四川大學網絡安全空間學院副院長張意接受《》記者采訪時直言，醫療大模型距離實際落地還很遠，還有很多的問題和風險需要研究。

張意指出，理論上，大模型在醫療領域的應用場景眾多。除智慧問診外，還可以預測病人的病重程度、致死率以及30天內再度入院的可能性。甚至可以用于管理醫院床位、預測病人治療費用能夠被保險公司報銷的概率。

但討論大模型應用前，必須充分認識醫療行業的特殊性。醫療領域容錯率低，通用大模型偶發的“胡說八道”在醫療場景下不僅可能導致誤診，甚至還可能對患者的生命健康造成嚴重傷害。張意認為，通用大模型不能滿足醫療領域對安全性、性能型、可靠性的要求，需要重新搭建面向醫療領域的垂直大模型。

專業能力訓練需要大量數據，然而，醫療數據大多是私有數據，鑒于安全、隱私、知識產權等多方因素，難以提供給外部廠商用于模型訓練。

“通用大模型訓練用的全是公開的對話、演講，但醫療大模型訓練用的數據全部都是個人隱私，醫生、病人的數據能不能用，什么時候愿意讓你用？我覺得這點特別難。”談到大模型的數據獲取，張意認為，目前并沒有好的解決方式。

據介紹，現階段一個應對方法是加密處理，即把醫療數據加密處理后的譯文傳輸到云端大模型服務器上，再將得到的結果解密傳回。測試表明，加密和明文操作下的生成結果差別不大。

此外，張意還指出，大模型在黑盒（流程）內，生成一個概率性、預測性的結果，這怎么用于輔助診斷？其實也需要醫生和學者共同研究。

“我們現在最大的難題是，需要基于專業知識和數據，訓練一個過程安全可靠的領域大模型，也是我們研究落地最重要的一個研究方向。”張意直言。

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