安全措施通过实施严格的内容控制、验证检查和预定义的边界来防止 LLM 生成错误的医疗建议，这些措施将模型的响应限制为安全、可验证的信息。这些机制充当过滤器，确保模型避免投机或未经证实的声明，并遵守已建立的医疗指南。例如，如果用户询问针对特定病症的治疗方案，安全措施可能会限制 LLM 仅引用来自 WHO 或同行评审期刊等可信来源的、经过充分研究的疗法，同时避免轶事或实验性建议。
一种关键方法涉及输入和输出验证。安全措施分析用户查询中的医疗关键词（例如，“诊断”、“治疗”、“副作用”）并触发预定义的协议。例如，如果用户问“治疗 COVID-19 的最佳方法是什么？”，系统可能会首先根据不安全主题的阻止列表检查查询，或者将对话重定向到诸如“我不是医生”之类的免责声明。在生成响应之前，会扫描 LLM 的输出，以查找危险术语、未经支持的声明或与批准的数据源的偏差。例如，如果模型尝试建议未经证实的草药疗法，安全措施可能会标记并抑制该响应，并将其替换为咨询医疗保健提供者的建议。
另一层涉及上下文约束和实时事实核查。安全措施通常集成外部数据库或 API 来验证医疗声明。例如，当用户询问药物相互作用时，系统可能会将响应与 Drugs.com 等经过验证的药物数据库进行交叉引用。此外，安全措施会强制执行严格的语气和范围限制，确保响应保持一般性并避免个性化建议。例如，模型可能会说“典型剂量范围为 Y 到 Z，但请咨询您的医生”，而不是说“您应该服用 X 剂量”。这些系统也会定期更新以反映新的医疗指南，确保不会传播过时或被驳斥的信息。通过结合这些技术，安全措施创建了一个安全网，最大限度地降低了有害或不准确的医疗输出的风险。