T-HBSEA 013-2024 医疗大模型构建与应用标准

T/HBSEA013—2024StandardsforMedicalLargeLanguageModelsConstructio2024-10-25发布T/HBSEA013—2024 T/HBSEA013—2024本标准按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本标准由湖北省软件企业协会提出并归口。本标准起草单位：武汉大学中南医院、湖北福鑫科创信息技术有限公司、武汉大学人民医院（湖北省人民医院）、湖北省妇幼保健院、襄阳市中心医院、十堰市太和医院、湖北省第三人民医院（湖北省中山医院）、咸宁市第一人民医院、孝感市第一人民医院、嘉鱼县人民医院。本标准主要起草人：张帧、肖辉、冯辉、李成伟、张方、余莎莎、肖飞、刘晓东、王明举、宋莉莉、张伟、陈艳林、温阳、吴笛、伍煦、刘学宾、向晋标、何玉玉。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本标准于2024年10月首次发布。1T/HBSEA013—2024医疗大模型构建及应用标准本标准旨在为医疗大模型的构建、评估、开发、部署、应用本标准适用于医疗大模型从数据采集到场景应用的全生命周集与预处理、模型构建与训练、模型性能评估、安全与隐私、模2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（GB/T41867-2022信息技3术语和定义3.1大模型大模型是指基于大规模数据集和深度学习技术训练的人模型结构和大量的参数，能够处理复杂的任务和大规模数据。大模参数多、计算资源需求高等特征。在医疗领域，大模型可以用于疾3.2医疗数据相关的数据。这些数据包括但不限于病历数据、影像数据、实验室据等。医疗数据分为结构化数据和非结构化数据，来源于医院、诊中心等医疗机构，是训练医疗大模型的核心资源，其质量和数量直3.3隐私保护止数据泄露、滥用和未经授权的访问，确保数据主体的隐私权隐私保护的主要措施有数据加密、数据匿名化与去3.4深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，通过多层数据中自动学习特征表示和复杂模式，用于解决各类复杂任主要有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对2T/HBSEA013—20243.5生成式AI生成式AI是一类人工智能技术，通过从训练数据中学习其始数据相似的数据。例如，生成式对抗网络（GAN）和变分自编码3.6数据标注数据标注是指对原始数据进行人工或自动的标记和分类，督信息，帮助模型学习和理解数据中的模式和特征文本标注、序列标注。图像标注主要是对医学影像数据中的序列标注主要是对序列数据进行标注，如标注时间4伦理与合规要求4.1伦理管理4.1.1伦理委员会伦理委员会应作为独立的监督机构，确保医疗大模型的开发和和法律要求，不受开发团队和管理层影响。伦理委员会应在数据收程中提供决策和伦理指导，确保项目的伦理合规性。4.1.2伦理评估3T/HBSEA013—20244.2数据合规要求4.2.1数据处理合规要求处理过程的透明度和公开性，向数据主体明确4.2.2数据共享合规要求法律法规，确保数据传输的合法性和安全性。例如，在向欧盟以5模型构建与评估5.1数据采集与预处理5.1.1数据采集5.1.1.1数据来源和许可获取数据前，应确保已获得患者知情同意和授权，以保障体检中心等，以确保数据的多样性和覆盖范围，有助于提高模型5.1.1.2数据采集过程例如，影像数据应使用DICOM标准，电子病历数据应使用HL7或FHIR标准。数据采集不仅可以提高数据的时效性，还能减少因5.1.1.3数据存储和传输5.1.2数据质量控制5.1.2.1数据完整性4T/HBSEA013—2024采集、存储、传输过程中不丢失、不篡改。例如，定期对数据库进剔除不完整记录等。插补方法可以选择平均值插补、插值法5.1.2.2数据准确性例如，使用一致性检查算法，发现和修正错误的日期格式、5.1.2.3数据一致性不同时间点上的一致性。例如，制定统一的编码系统和数据格式，5.1.3数据预处理与清洗5.1.3.1数据清洗5.1.3.2数据预处理影响。例如，针对连续型数据进行归一化，将据进行独热编码（one-hotencoding），特征，提高模型性能。例如，利用PCA（主成分分特征；利用特征选择算法，筛选出对目标变量具有5.1.4数据标注与分类5.1.4.1数据标注规范对于影像数据中的病变区域，制定详细的标注指南，包括标注的准5T/HBSEA013—2024用RectLabel等专业的标注工具，进行图像数据的标注；使用BRAT等工具进行文本数5.1.4.2标注质量控制独立标注，确保标注结果的准确性和一致性。例如，针对疑难病立专门的审核小组，对标注结果进行随机抽样检查，发现并修正5.1.4.3数据分类使用机器学习算法进行自动分类，如决策树算法、随机森林算5.2模型构建与训练5.2.1建模流程5.2.1.1需求分析5.2.1.2数据准备），5.2.1.3方案设计），5.2.1.4模型评价与优化6T/HBSEA013—20245.2.1.5模型部署与维护5.2.2模型选择与架构设计5.2.2.1模型选择佳的模型。复杂度过高可能导致训练缓慢和过拟合，复杂度过5.2.2.2模型架构设计），模型的非线性特征捕获能力。不同激活函数适用于不同类），），5.2.3模型训练与调参5.2.3.1模型训练），5.2.3.2参数调整5.2.3.3训练过程监控7T/HBSEA013—2024型训练的稳定性。使用可视化工具（如TensorBoard）监控训练过程中的损失曲线、5.2.4模型优化5.2.4.1模型压缩），少存储和计算资源。量化处理可以显著提高模型运行效率，适5.2.4.2知识蒸馏采用蒸馏训练的方法，利用教师模型训练精简版的学生模型，知识，提高学生模型的性能，同时减小模型规模。例如师模型，将其预测结果和隐藏层表示作为软标签指导小5.2.4.3模型融合通过多模型融合（如Bagging、Boosting、Sta），果，提高总体性能和稳定性。例如，训练多个不同的模型，利用Voting或5.2.4.4算法优化采用先进的优化算法（如Adam、RMSprop、Ada），训练效率。如Adam优化算法通过动态调整学习率，兼顾了5.3模型性能评估5.3.1评价指标为了全面衡量医疗大模型的性能，需要使用多种评价指模型在不同方面的表现，确保模型在临床应用中的5.3.1.1分类任务（用于疾病诊断、影像分类等）l准确性（Accuracy衡量模型预测正确实例占总其中，TP为真正例，TN为真负例，FP为假正）：8T/HBSEA013—2024l特异性（Specificity衡量模型正确识别阴性实例5.3.1.2回归任务（用于疾病预测、风险评分等）5.3.2评估方法与工具为了全面评估医疗大模型的性能，需要采用科学的方法5.3.2.1评估方法）：个子集，每次选择一个子集作为验证集，其余作为训练集，通过）：k次训练和验证，每次选择一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集。最终）：进行模型训练，使用测试集进行模型评估。留出法简单直接，但可9T/HBSEA013—20245.3.2.2评估工具(2)TensorFlow与Keras：内置了多种模型评估方法和指标，可以方便地评估模型的分类性能。可以使用SciKit-Learn或其他工具绘制和计算。5.3.3基准测试与验证基准测试与验证是评估医疗大模型性能的重要环节，通过与公5.3.3.1基准测试o医学影像：如LUNA16（肺结节检测）、ISIC（皮肤病变分类）、o基因数据：如TCGA（癌症基因组图谱）、GTEx（基因表达多样5.3.3.2模型验证5.3.3.3报告与改进模型架构、优化参数、改进数据质量等，不5.4安全与隐私5.4.1数据隐私保护5.4.1.1数据加密T/HBSEA013—2024传输过程中的安全性。所有数据传输应通过安全通道进行加密，防密算法，保护数据在存储中的安全性。加密密钥应严5.4.1.2数据访问控制），分配不同的访问权限，确保只有授权人员能够访问敏感数据），增加短信验证码、动态令牌、指纹等验证方式，确5.4.1.3数据匿名化o差分隐私：通过添加噪声，保护数据隐私，同时确保数据的可用性。差分隐私技术可以在不显著影响数据分析结果的前提例如，在统计分析结果中添加适度噪声，防止攻击5.4.1.4数据伪匿名化o单向散列函数：通过单向散列函数（如SHA-256）处理，但是保留映射5.4.1.5数据使用协议使用协议应明确数据收集的目的、范围和使用方式，患者有权T/HBSEA013—20245.4.1.6数据使用授权5.4.2信息安全与加密5.4.2.1信息安全框架5.4.2.2数据加密例如，使用对称加密保护数据内容，并使用非对5.4.2.3安全协议5.4.2.4秘钥管理可预测性。使用密钥管理系统（KMS）集中管理5.4.3对抗攻击与防御策略5.4.3.1对抗攻击括白盒攻击（攻击者知晓模型内部细节）、黑盒攻击（攻击者无T/HBSEA013—20245.4.3.2防御策略达式、白名单等技术，过滤和验证输入数据，防模型对对抗样本的抵抗能力。对抗训练可以使模型在面对异常输入(3)多模型集成：通过多模型集成，提高系统的抗攻击能力。使用Bagging、Boosting等集成方法，将多模型的预测结果结合，减少单一模型对对抗样本的依赖性。5.4.3.3防御机制），6模型部署与应用6.1模型开发与部署6.1.1开发环境与工具6.1.1.1开发环境），o开发工具：使用版本控制工具（如Git）、集成和容器化工具（如Docker）来提高开发6.1.1.2开发工具o常用库：包括NumPy、Pandas、Ma6.1.2部署流程与要求T/HBSEA013—20246.1.2.1部署环境(2)容器化部署：使用Docker容器化模型和所需依赖，确保部署环境的一致性和6.1.2.2部署流程6.1.2.2.1准备阶段6.1.2.2.2部署阶段(2)配置服务：设置模型服务端点和API接口，使用Flask、FastAPI等框架提供6.1.2.2.3测试与验证6.1.2.3部署要求使用TLS/SSL加密传输数据，设置防火墙和多因素认证确保服务安全。6.1.3性能监控与维护6.1.3.1性能监控(1)实时监控：使用Grafana、Prometheus等监控工具实时监控模型服务的性能6.1.3.2性能优化(1)负载均衡：使用负载均衡技术（如NGINX、HAProxy将请求均匀分配到多T/HBSEA013—20246.1.3.3系统维护确性和有效性。新版本模型部署上生产环境前，需要经过6.2模型应用场景6.2.1AI预问诊6.2.1.1场景描述AI预问诊是一种利用人工智能技术模拟医生初步诊断过程的系统，通过问答和症状分析，为患者提供初步的健康建议和指导。AI预问诊系状描述，AI系统生成预诊结果，并推荐合适的科室和就医时间。(2)医院分诊：医院分诊台通过AI预问诊系统快速筛查患者病情，分流至相应科6.2.1.2实现要点6.2.1.2.1自然语言处理）：判断用户输入的症状描述和求医需求。在训练数据中，包含大量标6.2.1.2.2知识图谱状、治疗方法、药物等实体及其关联关系。根据疾病指南、医学文6.2.1.2.3症状匹配与推荐T/HBSEA013—2024不同疾病的匹配度。采用经典的机器学习算法（如随机森林、），6.2.1.2.4对话管理与用户交互获取更多有用信息。采用状态机、规则引擎或基于深度学习的对话管理框架（如Rasa）查询。对于在线问诊界面，提供清晰的输入框和选项按钮；对于6.2.2生成式电子病历6.2.2.1场景描述增强医疗数据的可用性和质量。生成式电子病历系统不仅可以6.2.2.2实现要点6.2.2.2.1数据输入与识别）：用的语音识别工具包括GoogleSpeech-to-Tex症状描述、诊断和治疗方案。提供易用的录入接口，方便医生6.2.2.2.2自然语言处理T/HBSEA013—20246.2.2.2.3生成式文本生成(2)预训练模型：利用预训练的语言模型（如GPT-3），对大量医学文本数据进行6.2.2.2.4自动补全和建议），6.2.2.2.5数据存储与管理据的完整性和一致性。使用数据库（如MySQL、PosMongoDB）存储结构化数据。6.2.2.2.6数据安全与隐私保护据。基于角色的访问控制（RBAC）和多因素认证（MFA）6.2.2.2.7用户界面与交互(1)UI设计：设计友好、直观的用户界面，方便医生浏览和编辑电子病历。界面误，提高病历生成的准确性。提供自动检查和纠错功能，6.2.3影像分析6.2.3.1场景描述进行自动分析和分类，迅速识别病变区域，提供诊断建议，显著提T/HBSEA013—2024性。这类系统不仅减轻了医生的工作负担，还增强了诊断(1)肿瘤检测：如肺癌、乳腺癌等通过CT、MRI影像进行早期筛查和病灶识别。6.2.3.2实现要点6.2.3.2.1数据加载和预处理或其他医疗影像存储系统中获取DICOM（DigitalImagingandCoo去噪：使用图像去噪算法（如非局部均值、Wiener滤波）去除图像中的噪o归一化：将图像像素值归一化到特定范围（如0到1）以增强对比度。o对齐：将多模态影像进行注册和对齐，提高多模态影像的配准精度。o裁剪：将图像裁剪到合适大小，去除不相关部分，减少计算开销。6.2.3.2.2特征提取与建模o特征提取：通过多层卷积层提取图像中的特征信息，如边缘、纹理、形状o全连接层：将特征图展开为一维向量，进行高层次特征的组合和分类。进行迁移学习，以应对医学影像中数据样本不足的问题。通过迁移模型的参数初始化新模型并进行微调，提升模型6.2.3.2.3训练与优化括随机旋转、翻转、缩放、平移等操作，使模型(3)优化算法：使用优化算法（如Adam、SGD等）进行模型训练，调整模），6.2.3.2.4病灶检测与分类T/HBSEA013—2024），6.2.3.2.5结果解释与可视化提供直观的图像解释。通过热图等形式展示模型关注的区域，），灶检测和分类情况。报告内容可以包括图像示例、病灶信息6.2.3.2.6系统集成与部署ArchivingandCommunicationSystems）或RIS（Radiolo(2)API服务：设计RESTfulAPI，提供影像上传、分析和结果查询等接口，便于系统集成和数据交互。使用Flask、FastAPI等框架实现API服务。(3)容器化部署：使用Docker容器化部署影像分析系统，包括模型、依赖库和服6.2.3.2.7数据安全与隐私保护(1)数据加密：在影像数据的传输和存储过程中，采用TLS/SSL加密传输协议和6.2.4临床诊断6.2.4.1场景描述生提供辅助诊断建议和治疗方案，从而提升临床决策的科学性以整合患者的全面信息，包括病史、症状、体征、实验室检查过