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醫(yī)療一直都是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)在過去幾年內(nèi)陸續(xù)落地，并在病歷書寫、報告生成、病例歸納、輔助決策、論文潤色等醫(yī)療場景內(nèi)取得了廣泛的應(yīng)用成果。隨著應(yīng)用場景的進一步深化，醫(yī)療行業(yè)智能化時代有望正式開啟，行業(yè)長期機遇巨大。尤其是Open AI的對話式大型語言模型ChatGPT橫空出世，在醫(yī)療領(lǐng)域更是引爆了新一輪的人工智能熱潮，當(dāng)前，國內(nèi)已有多個頭部企業(yè)官宣布局AI醫(yī)療服務(wù)大模型。

數(shù)據(jù)是大模型的基石，如何在發(fā)展醫(yī)療領(lǐng)域大模型的同時保障數(shù)據(jù)與個人隱私安全問題？

7月7日，锘崴科技創(chuàng)始人、董事長王爽在2023世界人工智能大會之2023年世界人工智能大會健康高峰論壇上表示，醫(yī)療垂直領(lǐng)域大模型的開發(fā)面臨著非常多挑戰(zhàn)。“大模型可以分成兩部分，一部分是通用化的模型，可以基于一些公開的數(shù)據(jù)集進行大模型的訓(xùn)練；但真正要應(yīng)用到某一個領(lǐng)域、特別是醫(yī)療領(lǐng)域的時候，需要進行模型的微調(diào)才能夠提供更精準(zhǔn)的結(jié)果。在模型微調(diào)的過程當(dāng)中需要利用大量高敏感的患者隱私數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)直接用于訓(xùn)練會產(chǎn)生很多潛在的風(fēng)險。另一方面，為了確保生成結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要結(jié)合專業(yè)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識庫進行過濾，同樣需要應(yīng)用隱私計算技術(shù)，結(jié)合多元知識庫來提高模型精確度。因此，醫(yī)療領(lǐng)域大模型的發(fā)展離不開隱私計算。”

在王爽看來，在大模型時代，隱私計算技術(shù)能夠大幅降低大模型的隱私信息泄露風(fēng)險，可以結(jié)合多種技術(shù)路線保證數(shù)據(jù)不出本地的情況下完成高效的計算，保證模型在安全計算環(huán)境中的運算能力，并在不影響模型效果的情況下提高模型的安全性。

王爽表示，在眾多的前沿技術(shù)中，隱私計算能在充分保護數(shù)據(jù)和隱私安全的前提下，既解決醫(yī)療數(shù)據(jù)安全痛點，同時又為醫(yī)療數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通、高效流動奠定基礎(chǔ)，是最符合醫(yī)療數(shù)據(jù)可用不可見需求的技術(shù)類型。未來十年，數(shù)字醫(yī)療將會進入AI結(jié)合大數(shù)據(jù)的時代。越來越多的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生出來，包括基因組學(xué)數(shù)據(jù)、影像學(xué)數(shù)據(jù)、報告的數(shù)據(jù)等，需要通過AI將這些數(shù)據(jù)過濾成有用的結(jié)果、進而支持醫(yī)療診斷，輔助醫(yī)生在疾病診斷、治療、預(yù)防等方面進行決策。其中最核心的問題，還是怎么更好地利用這些數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是AI的基礎(chǔ)，這其中會涉及到大量的數(shù)據(jù)隱私保護問題，在技術(shù)層面上和法律層面上，都仍有相關(guān)的工作需要去做。（記者 楊秀峰）

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