出版单位 / 组织名称： 发布日期： 医疗健康大模型 伦理与安全白皮 书 上海交通大学 复旦大学 上海交通大学医学院附属瑞金医院 蚂蚁集团 2025 年 7 月 18 日 Ab 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 健 天津医科大学 王 玥 西安交通大学俞 凯 上海交通大学 张新庆 北 京协和医学院张海洪 北 京大学医学部 张洳源 上 海交通大学 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 全 面 剖 析 医 疗 健 康 大 模 型 应 用 的 各 方 面 情 况 ， 包 括 技 术 分 析 、 伦理法律评测、模型评测及提升措施等， 为其安全、有效、合规应用提供指导， 促进医疗行业智能化发展， 保障患者权益与医疗质量 。《 医疗健康大模型应用 伦理与安全白皮书 》 围绕医疗健康大模型展开多方面探 讨， 对推动其在医疗 领域的合理应用意义重大。 本白皮书主要内容主要包含

66 5.1.2 模型训练与优化.........................................................................68 5.2 法律与伦理可行性..............................................................................70 5.2.1 数据隐私保护.. 市场趋势分析....................................................................................142 9.3 伦理与社会影响展望........................................................................144 10. 结论......... 教育的工具，通 过模拟真实的临床场景帮助医学生和年轻医生提高实战能力。 尽管生成式大模型在医疗领域的应用前景广阔，但也面临诸多 挑战，包括数据隐私、安全性和伦理问题等。对此行业需要在探索 和应用生成式大模型的同时，建立相应的伦理规范和法律框架，以 确保患者的信息安全和隐私保护。 总体来看，生成式大模型在医疗场景的应用具有很高的可行 性。随着技术的不断进步和相应政策法规的完善，未来的医疗服务

带来了前所未有的机遇与挑战。特别是在中小学教育阶段，人工智 能的应用不仅能够提升教学效率，还能为学生提供个性化的学习体 验，促进教育公平。然而，尽管人工智能在教育中的应用潜力巨 大，其实际落地仍面临诸多政策、技术、伦理等方面的挑战。 在全球范围内，许多国家已经将人工智能教育纳入国家战略。 例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略计划》中明确提出要 推动人工智能在教育领域的应用；中国也在《新一代人工智能发展 用并非一帆风顺。首先，人工智能技术的复杂性和高成本使得许多 学校难以负担；其次，技术的可靠性和安全性问题也引发了广泛关 注，特别是在涉及学生隐私和数据安全的情况下。 此外，人工智能在中小学教育中的应用还面临着伦理和社会的 挑战。例如，如何确保人工智能技术的公平性，避免因技术差异导 致的教育资源分配不均？如何平衡人工智能与教师角色的关系，避 免教师被技术取代？这些问题不仅需要技术层面的解决方案，还需 数据隐私问题：人工智能技术涉及大量学生数据的收集与分 析，如何保护学生隐私成为一大挑战。 综上所述，中小学人工智能应用的研究背景复杂而多元，涉及 政策、技术、伦理等多个层面。为了推动人工智能在中小学教育中 的有效应用，亟需从政策制定、技术研发、教师培训、伦理规范等 多个方面进行系统性研究与实践。 1.2 研究目的与意义 随着教育信息化 2.0 时代的到来，人工智能技术在中小学教育 中的应用逐渐成为

........................................................................................54 5.4 法律与伦理可行性................................................................................................ ........................................................................................88 7.4 法律与伦理风险................................................................................................. 和改进建 议，并据此优化系统功能和用户体验。通过持续的技术迭代和支持 更新，确保系统能够满足企业不断变化的需求，最大限度地发挥其 价值。 5.4 法律与伦理可行性 在引入 Deepseek 岗位推荐系统时，必须充分考虑法律与伦理 方面的可行性，以确保系统的应用符合相关法律法规，并尊重员工 的权益。首先，系统的数据收集和使用必须遵循《个人信息保护 法》和《数据安全法》的相关规定。这意味着在收集员工的个人信

障高并发场景下 的性能，在三级医院典型环境中可支持≥2000 次/秒的并发问诊请 求。所有医疗数据处理均在通过《医疗卫生机构网络安全管理办 法》认证的环境中进行，原始数据不出域，模型推理结果经伦理审 查模块过滤后输出。 3.1.2 模块划分与功能设计 医疗系统接入 DeepSeek 构建智能体的模块划分与功能设计基 于分层解耦原则，将系统划分为核心功能模块与辅助支撑模块，确 保高内聚低耦合。以下为具体设计： 面，部署动态脱敏模块，对敏感字段实施 RBAC 策略： 数据类别 脱敏规则 访问权限层级 患者身份信息 AES-256 加密存储 诊疗小组 检验结果 保留数值精度但隐藏患者 ID 科室级 基因检测数据 需伦理委员会审批后解密 院级 特征工程阶段构建医疗专用特征库，包含时序特征（如患者最 近 7 天体温波动标准差）、空间特征（如 CT 影像的 ROI 区域灰度 值分布）和统计特征（如门诊量同比环比变化率）。处理后的数据 系统性能：并发处理能力、API 响应延迟 通过上述优化方案，可使 DeepSeek 智能体在医疗场景中的诊 断建议准确率达到 93%以上，同时满足三级医院信息系统对接的实 时性要求。需特别注意，所有训练数据必须通过医院伦理委员会审 核，且模型更新需保留完整的版本追溯记录。 3.3.3 性能测试与调优 性能测试与调优是确保 DeepSeek 智能体在医疗系统中稳定运 行的关键环节。测试需覆盖响应速度、并发处理能力、资源占用率

用，能够处理复杂场景并提高识别准确率。 3. 提出具体的实施方案，包括系统架构设计、数据采集与处理流 程、模型训练与优化，以及如何与现有的公共安全体系整合。 4. 讨论在实际应用过程中可能面临的技术、法律和伦理挑战，并 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效 率，最终实现更高层次的社会安全保障。 通过以上目的的实现，本文章希望为公共安全领域的相关研究 安全工作提供了借鉴，推动了整个领域的科技进步和管理效率提 升。 8.2 挑战与应对策略 在公共安全领域，引入 AI 大模型进行视频智能挖掘的应用虽 然前景光明，但也面临诸多挑战，包括技术、法律、伦理、和操作 等方面的难题。为有效应对这些挑战，有必要制定相应的策略。 首先，技术挑战主要包括数据准确性、模型泛化能力以及实时 处理能力等因素。视频监控数据往往受到光照、天气变化、拍摄角 度等外 此外，为保证模型在不同环境下的表现，需采用迁移学习和集成学 习的策略，以提升模型的泛化能力。实时处理方面，建议采用边缘 计算技术，将部分数据处理和分析任务下放至监控设备附近，减少 数据传输延时和带宽消耗。 在法律和伦理方面，数据隐私和安全性问题至关重要。相关法 规如 GDPR 等要求对个人隐私数据进行严格保护，因此，建立透明 的数据使用政策至关重要。需确保数据的收集、存储和使用过程符 合当地法律法规，设定明确的权限管理和数据使用流程。同时，应

用，能够处理复杂场景并提高识别准确率。 3. 提出具体的实施方案，包括系统架构设计、数据采集与处理流 程、模型训练与优化，以及如何与现有的公共安全体系整合。 4. 讨论在实际应用过程中可能面临的技术、法律和伦理挑战，并 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效 率，最终实现更高层次的社会安全保障。 通过以上 目的的实现，本文章希望为公共安全领域的相关研究 安全工作提供了借鉴，推动了整个领域的科技进步和管理效率提 升。 8.2 挑战与应对策略 在公共安全领域，引入 AI 大模型进行视频智能挖掘的应用虽 然前景光明，但也面临诸多挑战，包括技术、法律、伦理、和操作 等方面的难题。为有效应对这些挑战，有必要制定相应的策略。 首先，技术挑战主要包括数据准确性、模型泛化能力以及实时 处理能力等因素。视频监控数据往往受到光照、天气变化、拍摄角 此外，为保证模型在不同环境下的表现，需采用迁移学习和集成学 习的策略，以提升模型的泛化能力。实时处理方面，建议采用边缘 计算技术，将部分数据处理和分析任务下放至监控设备附近，减少 数据传输延时和带宽消耗。 在法律和伦理方面，数据隐私和安全性问题至关重要。相关法 规如 GDPR 等要求对个人隐私数据进行严格保护，因此，建立透 明 的数据使用政策至关重要。需确保数据的收集、存储和使用过 程符 合当地法律法规，设定明确的权限管理和数据使用流程。同

降低硬件和维护成本。同时，通过开源社区和合作研究，可以共享 资源和知识，减少重复投入。 最后，法规和伦理问题也需要谨慎处理。不同国家和地区的医 疗法规和伦理要求不同，如何在合规的前提下推进技术应用是一个 复杂的问题。为此，需要与法律专家和政策制定者紧密合作，确保 技术实施符合当地的法规要求。同时，建立伦理审查委员会，定期 审查技术应用的伦理问题，确保技术的使用不会对患者和社会造成 负面影响。 综上所述，尽管在医疗健康场景中引入 综上所述，尽管在医疗健康场景中引入 DeepSeek 技术面临多 方面的挑战，但通过采用适当的解决方案，如联邦学习、数据标准 化、可解释的 AI 技术、云计算服务以及与法律和伦理专家的合 作，可以有效应对这些挑战，推动技术在医疗领域的成功应用。 7.2.1 技术瓶颈与突破 在医疗健康场景中引入 DeepSeek 技术时，首先面临的技术瓶 颈之一是数据获取与处理的复杂性。医疗数据通常包括大量非结构 化数

费者的知情权、选择权和公平交易权，避免虚假宣传或 不公平条款。 5. 人工智能伦理规范 o 《新一代人工智能治理原则》：在开发过程中需遵循公 平性、透明性和可解释性原则，确保智能体的决策过程 不带有偏见，且对用户透明。 o 《人工智能伦理指南》：建议参考国际组织发布的人工 智能伦理指南，确保智能体的开发符合伦理要求。 6. 行业标准与认证 o 参考相关行业的标准（如 ISO/IEC 30107-3 数据收集时需明确告知用户用途，并取得用户同意。 - 定期进行数据安全审计，确保数据存储和传输的安全性。 - 建立完善的用户投诉和处理机制，及时响应用户反馈。 - 在智能体的设计和测试阶段，充分考虑潜在的伦理和法律风险， 并制定相应的应对措施。 通过以上法律法规的落实，可以确保 DeepSeek 智能体在合法 合规的基础上，为用户提供安全、可靠的智能化服务。 15.4 项目开发工具清单 在 DeepSeek

误。 3. 操作培训：具体讲解如何使用 AI 法制员大模型进行数据查 询、报告生成、文书审核等操作，让工作人员能够熟练运用该 工具。 4. 法律与伦理合规培训：强调在使用 AI 时遵循法律法规，以及 在数据使用和处理过程中应注意的伦理问题，以确保技术应用 的正当性。 5. 问题解答与交流：设立互动环节，给予参与者机会提出在工作 中遇到的实际问题，并进行讨论与解答，以加深理解。 培训形式可以采用多种方法，包括但不限于： 主要目标 方法 AI 法制员大模型 概念 理解 AI 技术及其在政务中的应用 线上课程、研讨 会 应用案例 打造实际应用场景的认知 现场讨论 操作培训 熟练掌握工具使用 实操演练 法律与伦理培训 确保合规使用 AI 技术 专家讲座 问题解答与交流 解决实际问题，提升应用能力 互动讨论 在培训结束后，收集参与者的反馈，以评估培训效果，并不断 优化培训方案，确保政务人员不断更新知识、提升技能，以适应不 开展定期的行业交流与培训活动，增强法务从业者对新技术的 认知与应用能力。  进军国际市场，通过技术输出与合作，提升我国在政务 AI 领 域的全球影响力。 最后，强调政务 AI 法制员大模型的道德与伦理责任，将是未 来发展的关键。随着技术的普及，如何确保其公正、透明地服务公 众利益，防止潜在的偏见与滥用，将关系到诸多法律与社会问题。 因此，在技术发展与应用的过程中，需始终秉持对法律严谨性的尊