第154章 肝癌诊断模型的火爆（1/2）

随着早期肝癌诊断模型的名声鹊起，社会需求激增，我的团队面临着新的挑战。

大量的咨询和试用请求涌入，如何在满足需求的同时，

确保数据隐私安全、医疗质量把控以及与传统诊疗流程的顺畅融合，

成为摆在我们面前的首要问题。

一天晚上，团队三人聚在实验室，面对着满屏的数据分析和待处理的试用申请，都有些凝重。

“现在每天申请试用的人数是以前的十倍不止，我们的服务器快顶不住了，而且数据量越大，隐私保护的压力也越大。”

张宇揉着太阳穴，敲了敲键盘，

“还有，有些患者拿到我们的风险提示后，

不知道下一步该怎么办，

直接就跑来问我们，我们又不能直接给出治疗方案，这很尴尬。”

花瑶也点头附和：

“是的，医疗质量是生命线。我们的模型只是辅助诊断，最终还是要靠临床医生。

如何让我们的ai医生真正成为传统诊疗的助力，而不是添乱，

这需要一个清晰的流程。”

我深吸一口气，手指无意识地敲击着桌面。

这三个问题是“ai医生”从实验室走向更广阔舞台的关键门槛。

我闭上眼睛，集中精神，

在脑海中向“启明”发出了询问：

“启明，基于当前‘ai医生’早期肝癌诊断模型的应用现状及未来推广需求，

分析并给出关于增强数据隐私保护、

提升医疗质量把控以及优化与传统诊疗融合流程的系统性解决方案。”

几乎是瞬间，“启明”的回应便清晰地出现在我的意识中，

大量的信息和方案被我以“速记”的方式瞬间掌握，并迅速梳理出头绪。

【“启明”收到。

正在综合分析医疗ai行业最佳实践、相关法律法规及本模型特性……

解决方案如下：】

所有存储的医疗数据必须进行严格的脱敏处理，

去除可识别个人身份的信息，并采用aes-256等高级加密算法进行存储加密。

数据在传输过程中，采用ssl\/tls 1.3协议进行端到端加密，

确保数据在传输链路中不被窃取或篡改。

利用“启明”的算力优势，开发一套基于联邦学习的分布式训练框架雏形。

严格控制团队成员对原始数据的访问权限，根据角色分配不同的操作权限。

* “启明”将自动记录所有数据访问、修改、查询操作，形成不可篡改的审计日志，确保数据流向可追溯。

制定清晰、易懂的用户隐私政策，明确告知用户数据的收集范围、用途、存储方式及保护措施。

*采用“知情同意”原则，用户数据的使用必须获得用户明确授权，且授权应具有可撤销性。

“启明”内置实时监控模块，对输入数据质量、模型输出结果进行持续监测。当检测到数据异常或模型输出置信度低于阈值时，自动标记并提示人工复核。

建立由资深医学专家组成的复核团队。

对于“ai医生”判定为“高风险”、“疑似阳性”或“结果不确定”的案例，

必须提交给复核团队进行人工审核，形成“ai初筛-专家复核”的双重质控。

“启明”可辅助分析不良事件原因，是数据问题、模型算法问题还是操作流程问题，并针对性地提出改进措施。

* 开发标准化的数据接口，推动“ai医生”与医院现有的对接。实现数据的自动抓取和报告的自动回传，减少人工操作，提高效率。

若暂时无法全面对接，可开发独立的“ai医生”工作站，供医生手动上传数据、获取ai分析报告。

定位为“辅助诊断工具”，负责对海量数据进行初步筛查，识别高风险人群和可疑病灶，为医生提供决策支持，而非替代医生。

* “ai医生”的分析报告应简洁明了，避免过多专业术语，方便医生向患者解释。

* 同时，向患者普及ai辅助诊断的原理和局限性，提高患者对新技术的理解和接受度。

我睁开眼睛，将“启明”提供的方案结合自己的理解，向花瑶和张宇娓娓道来。