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首先,医疗大模型的“幻觉”,本质是模型对医疗知识理解不透、对临床场景适配不准,或者训练数据有偏差、缺乏严谨的临床验证导致的。
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其次,平台企业要切实履行主体责任,开发AI内容识别模型,建立“一次举证、全网拦截”机制。企业提交有效证据后,平台应在24小时内完成全站相似内容的排查与删除,并建立跨平台虚假信息共享数据库。
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第三,經過數週反覆檢測自己的血液、查閱醫學文獻,並把自己當作「人體實驗」,他最終找到一個可能的解方:一種看似普通的藥物——西羅莫司(sirolimus)。
此外,做一个“能聊健康问题的AI”其实不难,但要做一个“真正具备专科级能力、敢辅助临床决策、能对用户健康负责的医疗AI”,这里面的鸿沟是非常大的。。关于这个话题,移动版官网提供了深入分析
最后,新品失败成本低,成功则迅速放大。
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