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更深入地研究表明，我们倡导测评体系和准入门槛，核心之一就是针对“幻觉”设置明确的考核指标和防控要求——比如在测评中，会重点检验模型回答的循证依据、可解释性，用大量真实临床病例、专科疑难案例去测试，看它是否会出现无依据的判断、是否能清晰区分“可回答”与“需就医”的边界。
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从实际案例来看，所以在推进技术的同时，必须守住安全底线，完善监管，特别要规范商业植入，让技术真正为人服务，而不是带来新的安全隐患。
结合最新的市场动态，关于是否可以借鉴医药研发的分阶段验证体系，我认为可以借鉴，不能生硬照搬，关键在于找到安全底线与创新活力之间的动态平衡。医疗AI与医药产品有着本质区别，医药属于化学或生物制品，其属性一旦确定，获批后可以长期稳定使用，而医疗AI是数据驱动的软件算法，核心价值在于通过持续学习实现快速迭代、不断优化，过于复杂的验证体系和冗长的流程，可能会大幅增加企业的研发成本和推进周期，反而会束缚AI医疗技术的创新活力，甚至让一些有潜力但资源有限的创新技术难以落地。
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