Dana-Farber 创建了用于评估非临床大语言模型的安全测试环境。波士顿的医疗系统建立了一个专门的空间，用于评估和部署大型语言模型（LLMs）的研究和运营。Dana-Farber 癌症研究所的人工智能操作和数据科学服务主任 Renato Umeton 解释了为何及如何创建这一环境。
Umeton 表示，创建这个特殊环境是为了确保在评估和部署大语言模型时能够满足严格的安全和隐私标准。这些模型在处理敏感的医疗数据时尤其重要，因此需要一个受控的环境来确保其可靠性和安全性。
Dana-Farber 的这一举措不仅有助于推动医学研究的发展，还能够优化医院的运营效率。通过在安全环境中评估和部署大语言模型，Dana-Farber 能够更好地利用人工智能技术，提高患者护理的质量和效率。
此外，Umeton 还强调了跨部门合作的重要性。该环境的创建涉及多个团队的合作，包括数据科学家、信息技术专家和医疗专业人员。这种多学科的合作模式确保了项目的成功实施。
Dana-Farber 的这一创新举措为其他医疗机构提供了一个可供参考的范例，展示了如何在保障数据安全的前提下，有效利用人工智能技术提升医疗服务水平。
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