文章核心观点 - 欧洲肿瘤内科学会（ESMO）在2025年会上发布了全球首个针对大型语言模型（LLM）安全融入肿瘤学实践的系统性指南《临床实践中大型语言模型应用指南》（ELCAP）[2] - 该指南旨在响应《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，推动AI在医疗领域的规范应用[2] - 指南将AI应用分为三大类别，并针对每一类别提出了具体的安全与治理建议[3] - ESMO作为拥有45,000名肿瘤学专业人士的全球网络，成为癌症护理领域负责任应用人工智能的国际权威参考[6] ELCAP指南分类与应用 - ELCAP 1型：面向患者的工具 - 以聊天机器人和虚拟助手为代表，为患者提供症状信息或治疗建议[7] - 专家共识强调患者需清晰描述问题（平均分7.60/9），并在做重要决策前与医疗团队复核AI建议（平均分8.50/9）[7] - 明确指出AI不能替代专业临床建议，必须在专业人员监督下使用，不能取代医生的权威建议（平均分8.80/9）[7] - 系统不宜孤立运行，最好嵌入到由人工主导的临床流程中[9] - ELCAP 2型：面向医护人员的工具 - 服务于肿瘤科医生和医护团队，涵盖决策支持、文档处理和翻译等功能[10] - 指南鼓励用大模型减轻医护的行政负担（平均分8.00/9），但需保持人工监督，特别是关键临床决策（平均分8.75/9）[11] - 警示患者沟通、治疗决策和诊断等核心责任不能完全交由AI承担（平均分8.70/9）[11] - 所有AI建议的信息需通过指南、同行评审研究或专家共识进行验证（平均分8.25/9）[11] - ELCAP 3型：后台系统 - 主要部署在医疗机构后台，用于电子健康记录的数据提取、临床试验患者筛选等任务[13] - 需确保电子健康记录文档的准确和完整以提高AI输出质量（平均分8.10/9）[14] - 强调机构监督和持续监控的重要性，需实施持续性能监测以检测错误、偏差或模型漂移（平均分8.50/9）[14][15] - 对于关键任务如最终诊断，不能用全自动输出替代人工审核（平均分7.85/9）[14] 行业背景与政策支持 - 国务院正式印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，特别提出在医疗健康等民生重点领域加快推动AI落地应用[25] - 政策要求探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用[25] - 行业专家观点认为医疗领域将最先拥抱AI并受益于AI发展，因为行业的信息密度高、数据基础和质量都非常高[24]