你怎么看LLM在医疗领域的落地？有哪些特殊挑战？

应用场景：

• 辅助诊断：基于病历、检查报告、影像报告生成初步诊断建议
• 病历质控：自动发现病历矛盾（如诊断与用药不匹配）
• 医学文献检索：RAG+医学文献库，生成最新循证医学建议
• 患者教育：根据患者情况生成通俗易懂的健康指导

特殊挑战：

• 极高正确率要求：医疗场景容错率极低，任何错误都可能导致严重后果
• 数据稀缺与隐私：高质量医学数据获取困难，HIPAA/GDPR/个保法等合规要求
• 时效性：医学知识快速更新，需持续将最新RCT/指南注入RAG知识库
• 责任归属：AI辅助诊断出错后责任如何划分尚未有明确法规
• 可解释性：需要提供诊断依据，而非黑盒输出
• 垂类模型：需要专门在医疗数据上微调的领域模型

落地策略：先做辅助工具（减少医生重复劳动），后做诊断支持（建议+医生决策），绝不做全自动诊断