大模型在医疗领域的伦理治理策略与实践路径

泓域文案/高效的写作服务平台大模型在医疗领域的伦理治理策略与实践路径目录TOC\o"1-4"\z\u一、大模型医疗应用的隐私与数据安全问题 3二、医疗数据的隐私保护 3三、伦理审核机制的实施路径 5四、隐私保护的技术对策与实施路径 6五、大模型医疗应用的可解释性 8六、提升医疗工作效率 10七、伦理治理框架的基本构成 11八、大模型医疗应用中的公平性挑战 12九、法律与伦理框架的完善 14十、大模型应用中患者自主性与干预的平衡 15十一、透明性与可解释性的综合性挑战 16十二、跨学科合作的实施路径 17十三、推动伦理审查机制的建设 19十四、技术工具在伦理治理中的重要性 20十五、伦理治理技术工具的类型与功能 21

说明与传统的影像分析方法相比，深度学习技术能够更好地处理复杂且高维的图像数据。大模型的训练不仅能提升影像的自动诊断能力，还能够通过模型的反向传播机制，不断优化诊断结果的准确性，减少人为错误的发生。随着大模型算法的进步，医学影像处理的自动化和智能化水平将会进一步提高。大模型（LargeModel）一般指的是具有海量参数量和复杂结构的人工智能模型。与传统的小型模型相比，大模型的计算能力、存储容量和算法深度都具有显著优势。大模型的成功得益于深度学习技术的进步，尤其是神经网络在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域的广泛应用。随着硬件技术的发展，尤其是计算能力的提升以及分布式计算技术的应用，越来越多的深度学习模型得以训练并投入实际应用。本文仅供参考、学习、交流使用，对文中内容的准确性不作任何保证，不构成相关领域的建议和依据。

大模型医疗应用的隐私与数据安全问题1、个人隐私泄露风险大模型在医疗领域的应用，通常需要处理大量的个人健康数据，这些数据可能包括患者的病史、遗传信息、医疗影像等敏感内容。在数据采集和传输过程中，如何确保这些敏感信息不被滥用或泄露，是一个重要的伦理挑战。虽然医疗数据的加密和隐私保护技术不断进步，但随着数据量的增加和技术的普及，数据泄露的风险依然存在。例如，若大模型被不当使用，可能导致医疗数据的非法访问，进而侵犯患者的隐私权。2、数据的匿名化与去标识化问题为了减少个人隐私泄露的风险，医疗数据通常会进行匿名化或去标识化处理。然而，随着大数据分析和深度学习技术的提升，数据的匿名化保护措施面临严峻考验。即使是去标识化的数据，经过深度分析后，仍有可能通过某些算法或技术手段还原出患者的身份信息。这种技术反向推导的可能性，使得患者的个人隐私保护面临新的伦理困境。如何平衡数据利用与隐私保护之间的关系，成为大模型医疗应用中亟需解决的问题。医疗数据的隐私保护1、隐私保护的基本原则与挑战随着大模型在医疗领域的广泛应用，医疗数据的隐私保护问题愈加突出。医疗数据往往涉及到个人的敏感健康信息，若处理不当，可能会引发隐私泄露和滥用的风险。隐私保护的基本原则包括数据的最小化使用、匿名化处理以及明确的数据授权和存取控制。在医疗大数据环境下，如何确保每一位患者的隐私在使用大模型进行数据分析时不被侵犯，成为了伦理治理中的核心问题。然而，医疗数据的隐私保护面临诸多挑战。首先，医疗数据的高度敏感性和个体化特征使得它们容易被滥用。其次，尽管现有的法律和政策已对隐私保护提出了要求，但在技术发展日新月异的背景下，很多法律框架无法及时适应新的技术挑战。例如，模型训练中的数据去标识化技术可能未能完全避免患者信息泄露的风险。面对这些挑战，如何通过技术创新与伦理治理同步推进，成为医疗大模型应用中的一项重要任务。2、数据加密与访问控制的伦理考量为了在技术层面加强医疗数据的隐私保护，数据加密和访问控制被广泛应用。数据加密可以确保医疗信息在存储和传输过程中的安全性，防止外部人员窃取或篡改数据。访问控制则通过明确界定哪些人员能够访问特定数据，进而减少不必要的泄露风险。然而，伦理问题随之而来。首先，数据加密和访问控制能有效保护隐私，但也可能影响数据的共享与利用，导致潜在的医疗研究价值损失。其次，在医疗行业，涉及多个参与方，包括医疗机构、研究人员、政府监管部门等，如何界定不同角色的访问权限，避免出现“过度授权”或“权限滥用”，是伦理治理中必须考量的重要问题。此外，虽然数据加密和访问控制为医疗数据的安全提供了保障，但仍需进一步考量其可能带来的“数据孤岛”问题。随着数据的加密与隔离，部分研究人员和医疗从业人员可能难以获得足够的数据支持，从而影响诊断和治疗的质量。在这种情况下，如何平衡数据安全与开放共享，既保护隐私又保证医疗服务的高效性，是一项需要深入思考的伦理难题。伦理审核机制的实施路径1、建立跨学科伦理审查委员会大模型医疗应用的伦理审核涉及多个学科领域，如医学、计算机科学、法律、社会学等。因此，建立一个跨学科的伦理审查委员会是必不可少的。这一委员会应由不同领域的专家组成，包括医疗专业人员、技术开发人员、法律顾问、伦理学者和患者代表等，以确保审查的全面性与多维性。审查委员会不仅要评估大模型的技术特性，还要关注其社会影响、道德风险及法律合规性。委员会还应定期进行评估和更新，跟进技术的演变和新兴伦理问题。2、完善伦理审核的制度化流程为了保证伦理审核的有效性，必须建立一套完善、透明、规范化的审核流程。首先，医疗机构或技术开发公司在应用大模型前，必须提交详细的伦理审核申请，包括模型的设计背景、数据来源、技术算法、应用范围等信息。审核委员会应对这些材料进行全面评估，确保所有应用符合伦理标准。其次，在审核过程中，应设定严格的时间表和流程，避免审核拖延，影响技术的应用进度。最后，审核机制应具有持续性，即在技术应用过程中，定期进行复审和监督，确保大模型持续合规。3、推动公众参与与透明性伦理审核不仅仅是技术和专家之间的事务，公众的参与也至关重要。患者及其家属、社会组织以及公众对大模型医疗应用的关注程度日益增加，因此，伦理审核机制应设立公众参与渠道，保障相关方对技术应用的知情权与发言权。例如，可以通过公开征求意见、设置反馈渠道或举行公开听证会等形式，收集公众对大模型应用的意见与建议。此外，审查过程应公开透明，确保公众可以了解审核结果，增强社会对大模型技术的信任感。隐私保护的技术对策与实施路径1、差分隐私技术的应用差分隐私技术通过向数据中引入噪声，确保数据分析结果不会泄露个体的私密信息，已经成为应对隐私保护问题的有效手段之一。在大模型医疗应用中，通过差分隐私技术可以在不暴露患者具体数据的情况下，训练出具备高准确性的模型。这种方法可以保障模型的性能与数据隐私之间的平衡，降低数据泄露的风险。差分隐私能够通过数学算法控制数据泄露的概率，并能在数据共享和多方合作的场景中应用，为医疗数据的隐私保护提供了一种新的解决方案。2、联邦学习的引入联邦学习是一种去中心化的机器学习方法，它允许各方在本地保留数据并进行模型训练，只在模型参数层面进行共享。这种技术能够有效地避免数据泄露问题，因为原始数据并不离开各方的系统，而是通过局部模型的更新来提高全局模型的精度。在医疗领域，联邦学习能够实现不同医院或研究机构之间的协作，同时最大限度地保护患者的隐私。通过这种方式，可以减少数据集中存储的风险，有效降低医疗数据被滥用或泄露的可能性。3、隐私保护合规框架的建设随着大模型在医疗领域的广泛应用，构建一个完善的隐私保护合规框架显得尤为重要。该框架应包含对数据收集、存储、处理和共享的严格规定，并且对大模型的设计和训练过程提供明确的法律和道德指导。在合规性方面，应加强对大模型训练中涉及的个人数据使用情况的监控，并确保各方遵守相关的隐私保护法律。此外，还应建立专业的隐私保护评估机制，对医疗数据的隐私保护进行定期检查和审计，以确保大模型医疗应用符合隐私保护的最佳实践。大模型在医疗应用中的隐私保护问题是一个复杂且多维的挑战。虽然当前已有一定的技术手段和法律法规来保障隐私安全，但在面对大规模数据和深度学习模型时，现有的措施仍然存在不小的局限性。通过引入差分隐私、联邦学习等新兴技术，并构建完善的隐私保护合规框架，未来有望在确保隐私安全的基础上，推动大模型在医疗领域的健康发展。大模型医疗应用的可解释性1、可解释性的定义与作用可解释性是指大模型在进行决策时，能够清晰、明确地解释其判断依据和决策过程。具体来说，当模型得出某个结论或建议时，能够提供足够的信息，解释模型为何做出这样的判断。例如，在诊断一个疾病时，模型能够详细说明影响判断的因素、输入数据的具体内容以及这些因素如何影响最终决策。对于医疗应用，增强可解释性是至关重要的，它有助于提升医疗人员对AI系统的信任，也能帮助患者理解自己的治疗方案。在医疗领域，医生不仅需要模型给出诊断结果，还需要理解结果的背后逻辑，以便对患者提供更为精确的治疗方案。可解释性加强了模型与临床专家之间的互动，使医生能够根据模型给出的解释作出适当的调整。尤其在面对复杂的疾病或少见病时，医生的经验和AI模型的可解释性结合，能够带来更为全面和有效的诊疗决策。2、提升可解释性的技术方法目前，针对大模型的可解释性，学术界和业界提出了多种技术方法。常见的策略包括局部可解释性模型（LIME）、集成可解释模型（SHAP）以及对抗性解释等方法。LIME通过生成局部的线性模型来解释复杂模型的决策过程，它能够分析模型在特定输入条件下的表现，并提供可解释的决策信息。而SHAP通过计算每个特征对模型预测结果的贡献度，帮助分析哪些特征对预测最为重要，这对于医学领域尤其有价值，因为医疗决策往往依赖多个临床因素的综合分析。另外，还有一些通过可视化技术来提升大模型可解释性的方式。例如，通过将神经网络的不同层次的权重可视化，可以帮助医务人员理解模型如何从数据中提取有用的特征，并在不同层级上如何进行处理。这些方法能够在一定程度上揭示模型的运作原理，进而帮助医生进行合理决策。3、可解释性的伦理考量在医疗领域，大模型的可解释性不仅仅是技术层面的问题，还涉及伦理层面的考虑。医疗决策直接影响患者的健康和福祉，因此，模型的决策过程必须能够被解释和理解，以确保其公正性、透明性和无偏性。没有可解释性的模型可能导致医疗决策缺乏足够的可信度，进而引发法律责任和伦理争议。例如，若模型无法明确解释其决策的依据，患者可能无法有效地知情同意，也可能对医生的决策产生疑虑。此外，提升可解释性的过程中，还需要平衡模型的复杂性与可解释性之间的关系。越是复杂的模型，可能越难以解释，但在某些情况下，复杂性也意味着更强的预测能力。因此，如何在保证模型有效性的同时，确保其足够可解释，是医疗领域面临的一大伦理挑战。提升医疗工作效率1、增强决策支持能力大模型在医疗领域的应用，特别是在数据分析和预测方面，可以大大提升医疗从业人员的决策支持能力。通过对海量医学文献、临床病例、患者数据的分析，大模型能够帮助医生快速筛选出相关信息，提供个性化的诊疗建议。这使得医生可以在更短的时间内获得高质量的信息支持，提高诊疗决策的准确性，避免遗漏重要的临床信息，从而提升医疗工作的效率。2、减轻繁重的文书工作在传统的医疗环境中，医生和护士经常需要花费大量时间处理病历、填写报告和执行其他行政任务。大模型通过自然语言处理技术，能够自动生成病历记录、分析诊疗数据，并整理和归档患者资料。这样，医疗从业人员可以减少大量繁琐的文书工作，腾出更多时间用于患者的直接照护，提升整体工作效率和患者体验。伦理治理框架的基本构成1、伦理治理框架的核心理念大模型医疗应用的伦理治理框架旨在为人工智能技术在医疗领域的应用提供指导与约束，确保技术发展和使用不偏离人类福祉的轨道。框架的核心理念是将伦理原则与医疗需求、技术创新、法律规范相结合，确保在实现技术潜力的同时，保护患者的基本权利与隐私，维护社会公平与正义。随着大模型技术在医疗领域的广泛应用，伦理治理成为不可忽视的关键因素，它决定了技术能否有效且安全地服务于人类健康。在大模型医疗应用中，伦理治理框架要处理的首要问题是如何平衡技术进步与伦理原则之间的关系。技术不断进步、应用不断扩展，如何避免技术滥用或误用成为重要考量。因此，伦理治理框架必须围绕以下几个方面展开：透明性、公平性、可解释性、隐私保护以及对潜在风险的预判与管理。这些方面构成了框架的基础，确保大模型在医疗领域的应用能够获得公众的信任与认可。2、大模型医疗应用伦理治理的多维度视角大模型医疗应用的伦理治理框架具有多维度的视角，主要从技术、法律、社会及伦理多个层面进行考虑。在技术层面，模型的训练数据、算法透明度、可解释性以及自动化决策等问题都必须纳入伦理治理的范畴；在法律层面，需要根据数据保护法、隐私保护法以及患者权利等相关法规来规范大模型的应用；在社会层面，框架需要关注大模型技术可能带来的社会影响，如医疗资源分配、技术垄断等问题；而在伦理层面，需深入探讨如何在医疗环境中确保公平、非歧视性、患者自主权等伦理价值的实现。同时，伦理治理框架并非一成不变，而应根据医疗技术发展的阶段性特点、社会需求的变化、公众对隐私与安全的关注度等因素进行动态调整。框架设计要具备灵活性和适应性，以便在技术和社会环境的变化中，始终保持对伦理问题的敏感性与应对能力。大模型医疗应用中的公平性挑战1、数据偏见与算法公平性在医疗大模型的训练过程中，数据偏见是影响算法公平性的最主要因素之一。医疗数据往往受限于收集范围、来源不均、数据标签的错误等问题，这些因素可能导致模型对某些群体的学习不足或过度拟合。例如，某些人群的医疗数据可能相对匮乏，导致模型在这些群体上的预测准确性较低，甚至可能在诊断结果中出现偏差。另一方面，如果训练数据中存在不平衡问题，例如某些疾病或症状在特定群体中的表现更为突出，模型可能会优先针对这些群体进行优化，忽视了其他群体的需求。为了克服这一挑战，需要在数据收集和处理阶段进行更加细致的设计。首先，应确保数据的多样性，广泛涵盖不同年龄、性别、种族、地理位置等因素，避免某一特定群体的数据过度代表。其次，数据标签和标注应该经过严格的审核，以确保其准确性和公平性，从而减少数据偏见对模型结果的影响。2、算法设计中的公平性难题除了数据层面的偏见，算法设计中的一些假设和决策也可能导致不公平的结果。例如，一些传统的算法可能假设医疗服务在不同群体之间是一致的，但现实中，不同群体可能面临不同的健康挑战和医疗资源获取的机会。如果模型设计者未能充分考虑这些差异，可能会导致不公平的决策输出。此外，模型参数的设置、损失函数的优化以及算法结构的选择等，都可能在无意中加剧某些群体的劣势。为了解决这些问题，设计者应当在算法设计阶段就引入公平性考量。例如，可以在模型训练过程中使用公平性约束，保证在不同群体间的预测误差差异最小化。同时，还可以采用公平性评估指标来定期检测模型在实际应用中的公平性，确保其没有偏向某一特定群体。3、应用环境中的公平性问题大模型在实际应用中的公平性问题同样不容忽视。在医疗领域，算法不仅仅是一个纯粹的技术工具，它需要在复杂的环境中与医生、患者和其他医疗参与者互动。这些因素可能会影响算法的实施效果，甚至导致算法决策的偏见。例如，医生在使用推荐系统时，可能根据自己的经验和偏见对算法推荐的方案进行选择，进而影响最终的治疗结果。如果医生的偏见与模型的偏见相互交织，就可能加剧特定群体的健康不平等问题。因此，在大模型医疗应用的实施过程中，不仅要关注算法本身的设计和训练，还要考虑其在实际医疗环境中的互动性。医疗从业人员应接受相应的培训，增强公平意识，确保算法推荐得到公正的应用。同时，医疗机构应建立健全的审查机制，对大模型的决策过程进行监控，确保其输出的结果不偏向任何特定群体。法律与伦理框架的完善随着大模型在医疗领域的应用逐步深入，责任归属问题的解决需要法律和伦理框架的进一步完善。目前，许多国家和地区的法律体系尚未对大模型医疗应用中的责任问题做出明确规定，导致出现责任不清、纠纷难以解决的情况。因此，建立健全相关的法律法规，并对伦理问题进行详细探讨，成为当务之急。在法律层面，需要进一步明确各方的权责，特别是在数据安全、技术质量以及医疗判断等方面的法律责任。同时，医疗行业的伦理委员会也应当在这一过程中发挥重要作用，对大模型的使用进行伦理审查，确保技术应用符合医疗伦理的基本原则。通过制定相关的法律和伦理规范，可以为大模型医疗应用中的责任归属提供明确的框架，避免技术滥用和风险的无序扩展。大模型应用中患者自主性与干预的平衡1、患者自主性受限大模型医疗应用的最终目标是提高治疗效果和医疗效率，但这一目标可能与患者的自主决策产生冲突。在某些情况下，患者可能会被推荐或要求接受基于大模型分析的治疗方案。然而，患者可能没有足够的知识背景去理解模型建议的合理性，导致他们无法充分行使自己的自主权。特别是在一些高风险的医疗决策中，患者可能会因为对技术的过度依赖或信任，放弃对治疗方案的选择权。这种自主性的丧失，可能削弱知情同意的实际意义。2、医疗干预与患者自由选择的界限大模型的引入可能使医生在决策过程中更多依赖算法输出，而不是基于患者个人需求和偏好的综合判断。在某些情况下，医生可能会过度依赖模型推荐的治疗方案，而忽视了患者个人意愿和价值观的体现。此时，患者的自由选择可能受到限制，知情同意的过程也可能被简化为对技术工具的简单接受。因此，在医疗决策中如何平衡技术介入与患者自主选择，确保患者的知情同意不仅是形式上的同意，而是真正基于对自身情况的理解和决策，成为一个重要的伦理问题。总结来看，大模型在医疗领域的广泛应用，带来了巨大的技术进步，但也提出了诸多伦理和法律挑战，尤其是在患者知情同意的过程中。从技术复杂性到隐私保护，从伦理责任到患者自主性，每一方面都需要进行深入探讨和反思，以确保大模型医疗应用在提升治疗效果的同时，能够真正尊重和保护患者的基本权利和自由。透明性与可解释性的综合性挑战1、透明性与可解释性之间的平衡在大模型医疗应用中，透明性和可解释性往往是相辅相成的，但两者之间也可能存在某种程度的矛盾。透明性要求对模型的内部运作、算法结构和数据来源等提供清晰的说明，而可解释性则要求模型能够提供易于理解的决策过程和合理的解释。在某些情况下，为了实现高度的透明性，可能需要公开详细的算法和数据，这可能会使模型的可解释性变得更加复杂，反之亦然。例如，某些深度学习模型通过使用大量的隐层来提高其准确性和预测能力，这种结构的复杂性使得模型很难直接进行解释。为了提高可解释性，可能需要简化模型或采用更加简明的决策规则，这可能会牺牲一定的预测性能。因此，在大模型的医疗应用中，需要在透明性和可解释性之间找到一种合理的平衡，使得模型既能够清晰解释其判断过程，又能够维持足够的准确性和有效性。2、法律与伦理视角的综合考量从法律和伦理的角度看，医疗AI模型的透明性和可解释性也关系到患者的知情权、选择权和隐私保护。透明性和可解释性是保障患者知情同意的重要基础。如果医疗AI无法清楚解释其决策依据，患者及其家属可能无法做出充分知情的选择，这将对患者的治疗结果和福祉产生不良影响。因此，制定相关的法律法规，明确医疗AI系统在透明性和可解释性方面的要求，能够为医疗行业提供必要的规范，避免技术滥用和决策失误。同时，医疗大模型的开发和应用还需考虑隐私保护和数据安全问题。模型的透明性要求对数据使用和处理流程提供充分的说明，但如何在提供透明信息的同时，保护患者的隐私数据，是一个具有挑战性的任务。跨学科合作的实施路径1、建立跨学科团队和协作机制为促进跨学科合作，首先需要在各大医疗机构、科研机构以及企业之间建立起稳定的跨学科团队。这些团队不仅仅需要在学术上有深入的合作，还要在管理上有科学的规划。建立有效的沟通机制和管理架构是确保合作顺利进行的基础。例如，可以设立跨学科协调员，负责组织各方会议、调动各方资源，并确保信息流通畅通。跨学科团队的组织还需要注重人员的多样性，确保团队成员不仅有技术背景，还能涵盖临床医学、伦理学、法律学等多个领域的专家。2、推动学科交叉的教育与培训为有效支持跨学科合作，需要为参与者提供相关的教育和培训。尤其是在大模型医疗应用领域，新的技术和知识层出不穷，跨学科的参与者需要不断更新自己的专业技能，并了解其他学科的基本知识。医疗机构和教育机构应当联合举办跨学科的培训项目，以提升研究人员和从业人员的综合素质和跨学科合作能力。通过培训，不仅能够提高各方的专业素养，还能增强团队协作的默契度，提升跨学科合作的整体效率。3、完善法规和伦理保障体系跨学科合作的一个重要前提是合规性和伦理性。为此，必须加强大模型医疗应用中的法规和伦理保障体系的建设。通过制定适合多学科合作的法律法规和伦理标准，为医疗数据的使用、患者隐私保护、技术实施等方面提供法律保障。同时，跨学科团队需要建立伦理委员会，定期评审和监督大模型医疗应用中的伦理问题，确保所有研究和实践活动遵循伦理规范，保护患者的基本权益。推动伦理审查机制的建设1、加强医疗AI伦理审查的独立性和专业性大模型在医疗领域的应用往往涉及多方利益，包括医疗技术开发者、患者、医院以及政府等，因此，需要通过建立独立且专业的伦理审查机制，确保这些技术的应用符合伦理标准。审查委员会应包括伦理学家、法律专家、临床医生、数据科学家等多学科专家，形成综合的审查力量。通过集体审查，可以避免单一利益方对技术应用进行偏向性决策，保障患者的权益不被忽视。伦理审查机制应当是动态的，不仅在大模型应用前进行审查，还应对其运行过程中进行定期评估。通过持续监督，可以及时发现并纠正潜在的伦理问题。审查机构应保持独立性，防止技术开发商和医疗机构对审查结果产生不当影响，保证伦理审查的公正性和客观性。2、建立多层次的伦理监督机制为了确保大模型医疗应用在各个环节都能遵循伦理原则，除了独立的伦理审查委员会外，推动建立多层次的伦理监督体系。具体来说，可以在不同层级、不同领域建立相应的伦理监督机制。例如，在医院内部设立伦理委员会，对AI技术的具体应用进行实时监控；在行业层面，设立行业伦理委员会，集中讨论大模型在医疗中的最新应用问题，并提供相应的伦理指导。除了传统的伦理审查机制，政府和监管机构还应考虑引入公共监督机制，让患者和社会公众能够参与到伦理审查过程中，提升透明度。公众参与可以为伦理治理提供更多元化的视角和意见，减少单方面利益驱动带来的伦理风险。技术工具在伦理治理中的重要性1、技术工具的作用与必要性随着大模型技术在医疗领域的广泛应用，如何有效地进行伦理治理成为了一个日益严峻的问题。大模型的复杂性和高度自动化使得医疗决策过程中的伦理问题愈加复杂，因此，依托技术工具进行伦理治理变得尤为重要。技术工具不仅能够提高治理效率，还能通过标准化流程和数据驱动的方式，减少人为干预和偏差，从而保证伦理原则的贯彻与实施。在伦理治理中，技术工具能够帮助开发透明的决策框架，确保模型的可解释性和可追溯性。通过引入技术手段，能够在医疗服务中嵌入伦理审查机制，对模型的预测结果进行多维度的伦理评估。例如，基于人工智能技术的算法透明度工具可以帮助医疗机构、监管机构和患者理解大模型决策背后的逻辑，确保其符合公平、非歧视等伦理要求。2、技术工具在提升治理透明度中的作用在医疗领域，大模型的应用往往牵涉到大量数据的处理和复杂的算法计算，其结果直接影响患者的健康状况。因此，透明性成为伦理治理的重要目标之一。技术工具如模型解释性算法、可视化工具和数据审核平台可以在这个过程中发挥关键作用。模型解释性算法帮助确保大模型在做出医疗决策时