数据隐私、信息安全、医疗决策的责任等伦理和法律问题，这些也正是在临床一线工 作的医务工作者所关心的问题。 在数据隐私和安全方面，在医疗领域，大模型需处理大量敏感个人健康信息。应确保 数据隐私和安全得到保护，防止泄露或未授权访问。训练所需病历数据及实际应用中 的敏感信息需进行严格脱敏处理和隐私保护。 在透明度和解释能力方面，医生作为专业人士，应对大模型“黑箱”性质加以关注。医 生和患者需理解并信任AI系统的 数据安全，本地化部署、数据加密、增强数据多样性等都是保障隐私和数据安全性的 重要措施。 在本地化部署与隐私计算方面，医疗大模型微调过程需用大量患者敏感隐私数据，直 接训练存在潜在风险。隐私计算技术降低信息泄露风险，结合多种技术路线实现高效 本地计算。这可以确保模型在安全计算环境中运算，提高模型安全性，且不影响效 果。 在数据加密与匿名化方面，先进加密技术（如同态加密和多方计算）确保数据传输和 存储安全 域面临数据质量不足问题。训练数据 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（如临床脱敏数据、 电子病历、检测报告、医生反馈等）。使用这些数据训练大模型可降低内容失真、数 据安全和隐私泄露风险。 在规范开发与使用方面，大模型的开发者和使用者需遵守医疗数据隐私法律法规，如 HIPAA、GDPR等，确保数据处理和共享合法。进行伦理审查，保护患者和医疗从业 者权益。遵循伦理准则，优先考虑

强化学习，使得系统可以根据实时反馈不断优化其生成策略， 提供更符合临床实际的定制化内容。  隐私保护与合规性：随着数据隐私和医疗合规要求的严格，AI 技术逐步强化对数据的安全处理能力，例如通过差分隐私技术 确保患者信息不被泄露，同时遵守国家和地区的相关法律法 规。 依托以上技术趋势，当前中医院门诊病历自动生成系统的构建 方案将更加具有可行性与实操性。以下是一些具体的实施方案要 素： 1. 数据采集：设计多样化的数据采集方式，整合病历、影像、检 细说明数据的用途、 保存期限及其权利。 其次，在数据处理和存储方面，需采取合理的技术措施保障数 据安全。这包括但不限于：  数据加密：在传输和存储过程中对敏感数据进行加密处理，防 止数据泄露。  访问控制：严格限制对此类数据的访问，仅允许获得授权的人 员进行操作。  数据脱敏：在使用数据进行模型训练时，通过脱敏处理消除患 者的身份信息，例如使用伪名化技术或数据聚合，确保无法追 在进行系统集成后，还需进行全面的测试工作。测试项主要包 括：  功能测试：确保每个接口功能正常，数据传输无误。  性能测试：评估系统在高并发情况下的稳定性和响应速度。  安全测试：检查数据传输的安全性，确保重要信息不被泄露。  兼容性测试：确保系统能够与现有的医疗信息系统顺利对接。 通过上述措施，将数据接口与系统集成进行规范化和系统化， 确保中医院门诊病历自动生成系统的顺利实施和高效运行，为患者 提供更便利高效的就医体验。

特征提示词”，模型可能会产生涉及敏感、有害以及虚假等信息，甚至导致幻象产生[29]， 可能会误导公众或患者，干扰医疗决策，因此现阶段还不具备显示临床工作所需的精 准度，存在一定内容安全风险。另外，如若大模型在遇到算法攻击挑战、数据泄露及 数据投毒等数据安全场景时，产生的内容给用户带来的风险不可小觑。医疗领域与广 大群众的生命安全息息相关，如果出现上述安全问题，那将带来不可挽回的结果。 4.3 伦理与法律层面 近年来，各行 型这一新领域来说，在行业规范和法律约束层面还较为欠缺，因此可能会加剧医疗领 域的不平等性。大模型需要大量的医疗数据来训练模型，但这些数据可能包含个人敏 感信息，如病历、遗传信息等，如果这些数据泄露或被滥用，将对患者的隐私造成严 重威胁。另外，如果大模型在医学诊断或治疗中出现错误或误导，可能会对患者造成 伤害或延误治疗，这将涉及到法律责任和伦理责任的界定。大模型生成的内容也可能 涉及到医

"语 义"的效果。原子对成对表征记录在图2右图。 预训练策略： 与 BERT 类似，Uni-Mol 中也使用了对原子掩码进行"完形填空"的任务。 然而，由于 3D 空间位置编码是有化学键信息泄露的，模型很容易依据相互间的 距离推测出被掩盖的原子类型，因此单独对原子掩码进行预测并不能帮助模型充 分的学习到分子"语义"。为了解决这个问题，Uni-Mol 设计了一个基于 3D 坐 标的"去噪声"任务。即对于被掩盖的原子，给坐标加入

同厂商和不同类型的医疗设备和系统。 b）在数据层面，可制定或采用通用的数据互操作 协议，确保不同的医疗设备和传感器能够相互识别和 交换数据。 c）在数据应用过程中，需要确保数据传输和存储 的安全性，防止患者信息泄露或被未授权访问。 d）利用人工智能、大数据分析等技术，对收集到 的数据进行深入分析，以提供更加精准的物联网接入 服务和决策支持。 上述措施可有效解决医院场景中多源异构物联 网设备的互联互通问题，推动智慧医院的建设。

。 当这 类技术应用于中医辅助诊疗时, 将涉及对患者的个人 信息进行搜集整合, 其中包含个人隐私信息, 如病 史、 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

2022 10 为“健康中国”插上智慧的翅膀 续表 1-1 技 术 内涵 在健康医疗领域的 应用场景 应用实例 隐 私 计 算 以数据“可用不可见”的原则， 保证数据提供方不泄露原始数据， 而对数据进行分析应用的一系列 信息技术，保障安全、共享、开 放的健康医疗数据应用 以隐私计算技术促进健康医疗数据的安全 流动与共享，促进健康医疗数据在数据治 理、确权等方面的进展，保障临床研究、

数据快速存储、数据容灾、高带宽。 5）管理经济系统 医院管理经济系统主要是人、财、物的管理，包括人事、财务管理、药品药库管理 等，因此它最大的需求是数据在服务器端和网络上的安全，保证这些数据不会泄露。 9 建设方案建议书 1.2 发展趋势 网络信息技术在医院应用的发展趋势日益增鲜，医院对网络技术的需求也在日期增 大。总的来说有一下几点： 1. 医院信息系统建设情况 医院信息系统在 息系统已成为医疗服务的重要支撑体系。医院信息系统的安全性直接关系到医院医疗工 作的正常运行，一旦网络瘫痪或数据丢失，将会给医院和病人带来巨大的灾难和难以弥 补的损失。同时，医院信息系统涉及大量医院经营和患者医疗等私密信息，信息的泄露 和传播将会给医院、社会和患者带来安全风险。 为贯彻落实国家信息安全等级保护制度，按照《卫生部关于印发〈卫生行业信息安 全等级保护工作的指导意见〉的通知》要求，XX 市人民医院积极开展等级测评工作。

网医院。 互联网医院常见问题 1. 互联网企业，难以打通政府部门及公立医院，对接医保等医疗资 源，无法形成线上线下一体式诊疗服务； 2. 医疗数据具有很高的质量和价值，同时也具有隐私性，一旦泄露 会对患者生活、医生工作带来很大影响和负面作用。而互联网公 司在数据安全方面难以取得政府和医疗机构信任； 3. 以杭州金投为代表的具有国企背景机构，政府支持，对接当地多 家医院，但受地区限制，难以在其他地区推广，营利能力有限，

花板、铁质储物柜、室内室外交叉覆盖 区域大小等 ) 导致的网络覆盖不达标、 网络规划困难、业务传输性能需求难满 足等问题。 在部分医疗场景中 ( 比如手术室 ), 医疗设备对电磁泄露要求较高以保 证医疗设备工作的稳定性；需要对 无线网络设备 0OB 性能进行额外限 制。 满足 OOB 高要求的行业场景， 比如手术室 / 重症监护室等 医疗设备 OOB