药物治疗方案、 基因型等。 若这些信息被未经授 权的人知晓, 易造成伦理问题与隐私泄露 [12]。 因此, 必须采取强有力的安全措施, 确保患者数据得到妥善 保护, 同时建立透明的数据使用和共享机制, 以平衡 技术创新与隐私保护之间的关系。 在这方面, 医疗机 构和技术开发者需要共同努力, 确保生成式人工智能 的应用在技术和伦理上都得到有效的管理和监管。 2. 4 规制层面———管理制度与监管体系尚不健全 xxgk/ zcfb/ tz/ 202212/ t20221215 _ 1343551. html. [12] 李东洋,刘秦民. 论 ChatGPT 在医学领域可能带来的伦理 风险与对应的防范路径[J]. 中国医学伦理学,2023(10): 1067-1073. (本文编辑: 谢碧钰) 81

管理，保障医疗质 量和应用安全。在个人隐私保护方面，遵循“以人为本”原则，正 视医学伦理问题，按照循证医学研究的基本原则和路径，开展新兴 中国智慧健康医疗蓝皮书 2022 14 为“健康中国”插上智慧的翅膀 信息技术应用研究，并在相关方面加强对医务和科研人员的教育、 培训，尽最大可能降低医学伦理重大事故发生率。各方坚守安全底线， 对标国家法律法规与政策标准，以健康医疗网络数据全生命周期的

GPT-3(2020)1750 亿参数，零样本学 习 ( 无需微调直接使用 ), 震惊业界。 生态期 (2023 至今 ): 应用与争议并存， · 特点：通用大模型竞争白热化，垂类模型兴起，社会伦理问题爆发。 · 关键进展： ChatGPT(2022.11): 对话能力接近人类， 2 个月用户破亿。 GPT- 4(2023): 支持多模态输入 ( 文字 + 图片 ), 考试能力超越