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【時快訊】業內人士談醫療行業智能化:隱私計算護航AI醫療新時代

來源:中國經濟網


(資料圖片)

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

數據是大模型的基石,如何在發展醫療領域大模型的同時保障數據與個人隱私安全問題?

7月7日,锘崴科技創始人、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,醫療垂直領域大模型的開發面臨著非常多挑戰。“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據集進行大模型的訓練;但真正要應用到某一個領域、特別是醫療領域的時候,需要進行模型的微調才能夠提供更精準的結果。在模型微調的過程當中需要利用大量高敏感的患者隱私數據,這些數據直接用于訓練會產生很多潛在的風險。另一方面,為了確保生成結果的準確性,需要結合專業的醫學領域知識庫進行過濾,同樣需要應用隱私計算技術,結合多元知識庫來提高模型精確度。因此,醫療領域大模型的發展離不開隱私計算。”

在王爽看來,在大模型時代,隱私計算技術能夠大幅降低大模型的隱私信息泄露風險,可以結合多種技術路線保證數據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,在眾多的前沿技術中,隱私計算能在充分保護數據和隱私安全的前提下,既解決醫療數據安全痛點,同時又為醫療數據的互聯互通、高效流動奠定基礎,是最符合醫療數據可用不可見需求的技術類型。未來十年,數字醫療將會進入AI結合大數據的時代。越來越多的數據被產生出來,包括基因組學數據、影像學數據、報告的數據等,需要通過AI將這些數據過濾成有用的結果、進而支持醫療診斷,輔助醫生在疾病診斷、治療、預防等方面進行決策。其中最核心的問題,還是怎么更好地利用這些數據。數據是AI的基礎,這其中會涉及到大量的數據隱私保護問題,在技術層面上和法律層面上,都仍有相關的工作需要去做。(記者 楊秀峰)

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