增强医疗AI的护栏：实现安全与安全

生成式AI在解决全球医疗资源获取挑战方面前景广阔，诸多创新应用已在医疗领域的各个方面准备就绪。然而，这些领域特定AI解决方案的广泛采纳的一个重大障碍是缺乏鲁健的安全机制来有效管理诸如幻觉、误导信息以及确保真实性等问题。如果不加以控制，这些风险可能会危及患者安全并削弱对医疗AI系统的信任。虽然像Llama Guard这样的通用框架在过滤毒性和有害内容方面有用，但它们并不完全满足医疗环境中严格的真实性和安全要求。本文探讨了医疗AI固有的独特安全与安全挑战，特别是幻觉风险、误导信息的传播，以及在临床环境中确保事实准确性的需求。我提出了对现有护栏框架（如Nvidia NeMo Guardrails）的增强，以更好地适应医疗特定需求。通过加强这些护栏，我旨在确保医疗AI的安全、可靠和准确使用，缓解误导信息风险并提高患者安全。