如何评估国产大模型（如文心一言、通义千问）与GPT-4在《医疗卫生机构数据安全管理办法》和《个人信息保护法》的合规差距？医疗数据出境限制下，如何验证云端大模型的训练数据确未包含境外服务器留存？是否需要第三方审计？现有大模型在电子病历结构化、影像报告生成等场景的准确率普遍宣称>90%，但实际测试中发现对粤语患者主诉的识别率骤降至65%，如何制定有效的方言适配测试方案？当模型同时处理门诊导诊和科研数据分析时，是否需要分别部署专科模型？性价比如何权衡？本地化部署需配备NVIDIA A100集群，但医院现有机房电力冗余仅支持4台服务器同时运行，是改造基础设施还是选择混合云方案？某些模型供应商要求千兆网络延迟<2ms，而医院现有HIS系统高峰期延迟达8ms，网络升级与模型轻量化哪个优先级更高？模型微调需要持续投入标注人员，三甲医院年病例量超百万份，人工标注成本是否会导致项目不可持续？如何建立有效的模型性能衰减监测机制？当发现诊断建议准确率季度下降5%时，触发哪些应急预案？若大模型给出的用药建议与药典冲突导致纠纷，法律上如何界定厂商、医院信息科、临床科室的三方责任？是否需要为AI诊疗建议购买专项医疗责任险？目前国内有哪些保险产品可覆盖此类风险？