这篇文章深入探讨了大语言模型（LLM）集成到医疗体系时所面临的安全与防御挑战。作者系统性地梳理了从模型设计、数据训练到临床部署各阶段可能遭遇的恶意攻击，如提示词注入和数据投毒。除了外部威胁，研究还分析了模型固有的风险，包括幻觉、偏见以及与人类价值观失调等问题。为了确保医疗AI的可靠性，文中提议建立一套多方协作的监管框架，涵盖技术层面的加固和医院内部的持续审计。最终，文章强调在追求医疗自动化的同时，必须平衡技术创新与患者安全。 References: Clusmann J, Freyer O, Ostermann M, et al. Safety and security of large language models in healthcare[J]. Nature, 2026, 656(8128): 577-589. 前往小宇宙评论区与主播互动 Rss Apple Podcaster →
