大模型與醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估_第1頁
大模型與醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估_第2頁
大模型與醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估_第3頁
大模型與醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估_第4頁
大模型與醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估_第5頁
已閱讀5頁,還剩3頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

大模型與醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估1.引言1.1介紹大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用背景隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,大模型(LargeModels)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛。大模型,通常指的是擁有數(shù)十億甚至千億級參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型,如Transformer、BERT等,它們在處理復(fù)雜任務(wù)時展現(xiàn)出強(qiáng)大的性能。在醫(yī)療行業(yè),大模型有助于提高診斷準(zhǔn)確性、輔助醫(yī)生制定治療方案、預(yù)測疾病發(fā)展等。1.2闡述醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估的重要性醫(yī)療行業(yè)企業(yè)面臨著諸多風(fēng)險,如藥品研發(fā)風(fēng)險、醫(yī)療事故風(fēng)險、合規(guī)風(fēng)險等。對這些風(fēng)險進(jìn)行有效評估和管理,有助于企業(yè)降低潛在損失、優(yōu)化資源配置、提高經(jīng)營效益。同時,風(fēng)險評估也是企業(yè)履行社會責(zé)任、保障患者權(quán)益的重要手段。1.3研究目的與意義本研究旨在探討大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的應(yīng)用,分析其優(yōu)勢和局限,以期為醫(yī)療行業(yè)企業(yè)提供一種高效、準(zhǔn)確的風(fēng)險評估方法。研究成果將有助于提高醫(yī)療行業(yè)企業(yè)的風(fēng)險管理水平,推動行業(yè)健康發(fā)展。同時,本研究也將為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供有益的借鑒和啟示。2.大模型概述2.1大模型的定義與特點(diǎn)大模型,通常指參數(shù)規(guī)模巨大、計(jì)算能力要求高的深度學(xué)習(xí)模型。它們具有強(qiáng)大的表達(dá)能力和自我學(xué)習(xí)能力,可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征和規(guī)律。大模型的特點(diǎn)包括:參數(shù)規(guī)模大:動輒上億甚至千億級別的參數(shù),使其具備較強(qiáng)的表征能力。計(jì)算能力要求高:大模型通常需要高性能的計(jì)算設(shè)備,如GPU或TPU集群。自我學(xué)習(xí)能力:大模型可從大量未標(biāo)注或半標(biāo)注的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),降低了對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。應(yīng)用范圍廣:在自然語言處理、圖像識別、語音識別等多個領(lǐng)域都取得了顯著的成果。2.2大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場景大模型在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用場景豐富多樣,以下列舉幾個典型的應(yīng)用:疾病診斷:利用大模型對醫(yī)療影像進(jìn)行分析,輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。藥物研發(fā):大模型可用于預(yù)測藥物分子的活性和毒性,提高新藥研發(fā)的效率。基因組學(xué):通過分析大量的基因組數(shù)據(jù),大模型有助于揭示基因與疾病之間的關(guān)系。智能問答與輔助決策:大模型可針對患者的提問提供專業(yè)的醫(yī)療建議,輔助醫(yī)生進(jìn)行臨床決策。2.3大模型的技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案盡管大模型在醫(yī)療行業(yè)具有廣泛的應(yīng)用前景,但其也面臨著一系列技術(shù)挑戰(zhàn):計(jì)算資源需求:大模型訓(xùn)練需要大量高性能的計(jì)算設(shè)備,導(dǎo)致成本高昂。解決方案:通過模型壓縮、知識蒸餾等技術(shù),降低模型規(guī)模和計(jì)算復(fù)雜度。數(shù)據(jù)安全與隱私:醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感,大模型訓(xùn)練過程中需確保數(shù)據(jù)安全與患者隱私。解決方案:采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私等技術(shù),保護(hù)數(shù)據(jù)安全和隱私。模型泛化能力:大模型容易過擬合,導(dǎo)致泛化能力不足。解決方案:通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化等技術(shù),提高模型的泛化能力。通過不斷優(yōu)化算法和提升計(jì)算設(shè)備性能,這些技術(shù)挑戰(zhàn)正在逐步得到解決。大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的應(yīng)用也日益顯現(xiàn)出其價值。3.醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估體系3.1風(fēng)險評估的基本概念與方法企業(yè)風(fēng)險評估作為一種管理系統(tǒng),旨在識別、評估、監(jiān)控和控制可能影響企業(yè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的不確定性因素。其基本流程包括風(fēng)險識別、風(fēng)險分析、風(fēng)險評價和風(fēng)險應(yīng)對。在醫(yī)療行業(yè)中,風(fēng)險評估的方法論需結(jié)合行業(yè)特點(diǎn),注重數(shù)據(jù)的科學(xué)性和精準(zhǔn)性。3.1.1風(fēng)險識別風(fēng)險識別是風(fēng)險評估的第一步,主要是通過搜集信息和數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險。在醫(yī)療行業(yè)中,風(fēng)險識別包括產(chǎn)品安全、醫(yī)療事故、法規(guī)變化、市場競爭等多個方面。3.1.2風(fēng)險分析風(fēng)險分析是對識別出的風(fēng)險進(jìn)行定量或定性的分析,以了解風(fēng)險的可能性和影響程度。常用的方法有故障樹分析(FTA)、事件樹分析(ETA)和蒙特卡洛模擬等。3.1.3風(fēng)險評價風(fēng)險評價是將風(fēng)險分析的結(jié)果與既定的風(fēng)險容忍度進(jìn)行比較,以確定哪些風(fēng)險需要優(yōu)先管理。在醫(yī)療行業(yè),這一步驟對于資源分配和風(fēng)險控制策略的制定至關(guān)重要。3.1.4風(fēng)險應(yīng)對風(fēng)險應(yīng)對是根據(jù)風(fēng)險評價的結(jié)果,制定相應(yīng)的應(yīng)對措施,包括風(fēng)險規(guī)避、風(fēng)險減少、風(fēng)險轉(zhuǎn)移和風(fēng)險接受等。3.2醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險類型及特點(diǎn)醫(yī)療行業(yè)企業(yè)所面臨的風(fēng)險具有多樣性和復(fù)雜性,主要包括以下類型:3.2.1產(chǎn)品風(fēng)險產(chǎn)品風(fēng)險涉及醫(yī)療產(chǎn)品的安全性、有效性以及合規(guī)性等方面。由于醫(yī)療產(chǎn)品的特殊性,一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題,可能對患者的健康造成嚴(yán)重威脅。3.2.2運(yùn)營風(fēng)險運(yùn)營風(fēng)險包括醫(yī)療服務(wù)過程中的醫(yī)療事故、藥品供應(yīng)鏈中斷、信息系統(tǒng)故障等,這些風(fēng)險可能導(dǎo)致企業(yè)業(yè)務(wù)中斷,甚至引發(fā)法律訴訟。3.2.3市場風(fēng)險市場風(fēng)險主要來自于市場需求變化、競爭格局變動和法規(guī)政策調(diào)整等方面,可能影響企業(yè)的市場占有率和盈利能力。3.2.4法律與合規(guī)風(fēng)險醫(yī)療行業(yè)的法規(guī)政策嚴(yán)格,企業(yè)需要不斷適應(yīng)法規(guī)變化,以避免因違反規(guī)定而遭受處罰。3.3構(gòu)建醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估指標(biāo)體系為了更全面、系統(tǒng)地評估醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險,需要構(gòu)建一套科學(xué)合理的風(fēng)險評估指標(biāo)體系。這一體系應(yīng)包括以下方面:3.3.1財務(wù)指標(biāo)財務(wù)指標(biāo)反映企業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況和財務(wù)穩(wěn)定性,如資產(chǎn)負(fù)債率、凈利潤率、現(xiàn)金流量等。3.3.2運(yùn)營指標(biāo)運(yùn)營指標(biāo)反映企業(yè)在醫(yī)療服務(wù)過程中的表現(xiàn),如醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、患者滿意度、醫(yī)療事故發(fā)生率等。3.3.3市場指標(biāo)市場指標(biāo)包括市場份額、產(chǎn)品競爭力、品牌影響力等,用以評估企業(yè)在市場中的地位。3.3.4法律與合規(guī)指標(biāo)法律與合規(guī)指標(biāo)關(guān)注企業(yè)遵守相關(guān)法規(guī)政策的情況,如合規(guī)審計(jì)結(jié)果、法規(guī)變更應(yīng)對能力等。通過以上指標(biāo)體系的構(gòu)建,結(jié)合定性與定量分析,可以為醫(yī)療行業(yè)企業(yè)提供全面的風(fēng)險評估,從而為風(fēng)險管理提供有力支持。4大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的應(yīng)用4.1大模型在風(fēng)險評估數(shù)據(jù)挖掘與分析中的作用大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的首要作用體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘與分析方面。其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力能夠?qū)A酷t(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行高效挖掘與分析,從而為企業(yè)風(fēng)險評估提供有力支撐。具體表現(xiàn)在以下幾個方面:高效處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):大模型具備處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力,如醫(yī)療文獻(xiàn)、病歷記錄等,有助于挖掘出潛在的風(fēng)險因素。特征提取與選擇:大模型可根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)自動進(jìn)行特征提取與選擇,提高風(fēng)險評估模型的準(zhǔn)確性。異常檢測:大模型可對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測,發(fā)現(xiàn)異常情況,為風(fēng)險評估提供及時預(yù)警。4.2大模型在風(fēng)險評估模型構(gòu)建中的應(yīng)用大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估模型構(gòu)建中具有重要作用,具體體現(xiàn)在以下幾個方面:模型訓(xùn)練:大模型可利用海量醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,提高風(fēng)險評估模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。模型優(yōu)化:大模型可對風(fēng)險評估模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化,以適應(yīng)不斷變化的醫(yī)療環(huán)境。模型泛化能力:大模型具有較好的泛化能力,可適用于不同類型的醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估。4.3大模型在風(fēng)險評估結(jié)果解釋與優(yōu)化中的應(yīng)用大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估結(jié)果解釋與優(yōu)化方面具有以下作用:結(jié)果解釋:大模型可對風(fēng)險評估結(jié)果進(jìn)行解釋,幫助企業(yè)了解風(fēng)險來源,制定針對性風(fēng)險防控措施。風(fēng)險優(yōu)化:大模型可根據(jù)風(fēng)險評估結(jié)果,為企業(yè)提供優(yōu)化建議,降低風(fēng)險發(fā)生概率。持續(xù)監(jiān)控與評估:大模型可對企業(yè)風(fēng)險進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控與評估,以確保企業(yè)風(fēng)險處于可控范圍內(nèi)。通過以上分析,可以看出大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中具有廣泛的應(yīng)用價值。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,大模型將在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險管理中發(fā)揮更大的作用。5.案例分析5.1案例背景介紹某大型醫(yī)療企業(yè),在近年的業(yè)務(wù)擴(kuò)張中,面臨著各種風(fēng)險,包括市場風(fēng)險、操作風(fēng)險、合規(guī)風(fēng)險等。為了有效識別和管理這些風(fēng)險,企業(yè)決定采用大模型技術(shù)進(jìn)行企業(yè)風(fēng)險評估。該企業(yè)擁有一套完整的醫(yī)療數(shù)據(jù),包括患者信息、診斷記錄、用藥記錄等,為風(fēng)險評估提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。5.2大模型在案例中的應(yīng)用過程在案例中,大模型的應(yīng)用過程主要包括以下三個步驟:5.2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理首先,企業(yè)對醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗、歸一化和整合,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適用于大模型分析的格式。同時,為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和分析效果,企業(yè)對數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的篩選和抽樣。5.2.2大模型訓(xùn)練與驗(yàn)證接著,企業(yè)采用一個大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對預(yù)處理后的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中,模型自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征,從而實(shí)現(xiàn)對各種風(fēng)險的識別。在訓(xùn)練完成后,企業(yè)還對模型進(jìn)行了驗(yàn)證和測試,確保模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。5.2.3風(fēng)險評估與結(jié)果分析最后,企業(yè)將訓(xùn)練好的大模型應(yīng)用于實(shí)際風(fēng)險評估。通過對不同風(fēng)險類型的預(yù)測和分析,企業(yè)發(fā)現(xiàn)了一些潛在的風(fēng)險點(diǎn),并為后續(xù)的風(fēng)險管理提供了有力的支持。5.3案例結(jié)果分析與啟示通過對大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的實(shí)際應(yīng)用,企業(yè)得到了以下結(jié)果和啟示:5.3.1結(jié)果分析大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。大模型能夠識別出傳統(tǒng)風(fēng)險評估方法難以發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險點(diǎn),為企業(yè)提供了更全面的視角。通過大模型分析,企業(yè)發(fā)現(xiàn)了部分風(fēng)險因素之間的關(guān)聯(lián)性,有助于制定針對性的風(fēng)險應(yīng)對策略。5.3.2啟示在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中,充分利用大數(shù)據(jù)和大模型技術(shù)具有重要意義。企業(yè)應(yīng)重視數(shù)據(jù)質(zhì)量和預(yù)處理工作,以提高大模型分析的效果。未來,大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛,企業(yè)需不斷探索和創(chuàng)新,以應(yīng)對日益復(fù)雜的風(fēng)險環(huán)境。6大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的挑戰(zhàn)與展望6.1當(dāng)前大模型應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)盡管大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中展現(xiàn)出巨大的潛力,但在實(shí)際應(yīng)用過程中仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。首先,大模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量龐大,而醫(yī)療數(shù)據(jù)具有高度隱私性,如何在保護(hù)患者隱私的前提下,合法合規(guī)地獲取并使用這些數(shù)據(jù)成為一大難題。此外,醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注的專業(yè)性也對大模型的應(yīng)用提出了更高的要求。其次,大模型的解釋性仍需提高。在醫(yī)療行業(yè),風(fēng)險評估結(jié)果的解釋對于醫(yī)生和患者來說至關(guān)重要。然而,目前大模型往往被視為“黑箱”,其內(nèi)部決策過程難以捉摸,這限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的可信度。再者,大模型的技術(shù)挑戰(zhàn)也不容忽視。如何提高模型的泛化能力、避免過擬合,以及如何在保證準(zhǔn)確率的同時提高模型的計(jì)算效率等問題,都需要進(jìn)一步研究。6.2未來發(fā)展趨勢與展望隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的應(yīng)用前景可期。首先,隨著計(jì)算力的提升和算法的優(yōu)化,大模型的訓(xùn)練效率將得到提高,使得其在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用更加廣泛。同時,隨著數(shù)據(jù)共享機(jī)制的完善,醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取和使用將更加便捷,有助于大模型在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。其次,隨著研究的深入,大模型的可解釋性將得到改善。這有助于提高風(fēng)險評估結(jié)果的可信度,促進(jìn)大模型在醫(yī)療行業(yè)的落地應(yīng)用。此外,跨學(xué)科研究將成為未來發(fā)展趨勢。結(jié)合醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多領(lǐng)域知識,有望為大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的應(yīng)用帶來更多創(chuàng)新。6.3政策建議與產(chǎn)業(yè)推動為了推動大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的應(yīng)用,以下政策建議和產(chǎn)業(yè)推動措施具有重要意義。政府層面:加強(qiáng)醫(yī)療數(shù)據(jù)安全法律法規(guī)的建設(shè),明確數(shù)據(jù)使用規(guī)范,為醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)共享提供政策支持。同時,加大對大模型研究的資金投入,鼓勵企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)開展相關(guān)研究。產(chǎn)業(yè)層面:建立醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估聯(lián)盟,推動數(shù)據(jù)共享,促進(jìn)大模型在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用。同時,企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)內(nèi)部人才培養(yǎng),提高大模型研發(fā)和應(yīng)用能力。學(xué)術(shù)層面:加強(qiáng)跨學(xué)科交流與合作,推動大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。綜上所述,大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中具有巨大的應(yīng)用潛力。面對挑戰(zhàn),我們需要不斷探索、創(chuàng)新,以期在未來的發(fā)展中充分發(fā)揮大模型的作用,為醫(yī)療行業(yè)的風(fēng)險防控提供有力支持。7結(jié)論7.1研究成果總結(jié)本研究圍繞大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的應(yīng)用進(jìn)行了深入探討。首先,我們對大模型進(jìn)行了概述,明確了其定義、特點(diǎn)以及在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場景。其次,構(gòu)建了一套科學(xué)、全面的醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估體系,并分析了大模型在這一體系中的應(yīng)用價值。通過案例分析,驗(yàn)證了大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的實(shí)際效果。研究成果表明,大模型在風(fēng)險評估數(shù)據(jù)挖掘、模型構(gòu)建、結(jié)果解釋與優(yōu)化等方面具有顯著優(yōu)勢。具體來說,大模型能夠處理海量醫(yī)療數(shù)據(jù),挖掘潛在風(fēng)險因素,提高風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性;在模型構(gòu)建方面,大模型具有更強(qiáng)的泛化能力,可適應(yīng)不同場景下的風(fēng)險評估需求;同時,大模型還能對風(fēng)險評估結(jié)果進(jìn)行解釋與優(yōu)化,為醫(yī)療企業(yè)提供有針對性的風(fēng)險防控措施。7.2研究局限與未來研究方向盡管本研究取得了一定的成果,但仍存在以下局限性:本研究主要關(guān)注大模型在醫(yī)療行業(yè)企業(yè)風(fēng)險評估中的應(yīng)用,但未對其他行業(yè)進(jìn)行拓展研究,未來可考慮將研究范圍擴(kuò)大到更多領(lǐng)域。本研究構(gòu)建的風(fēng)險評估指標(biāo)體系較為全面,但可能仍有部分風(fēng)險因素未能涵蓋。未來研究可進(jìn)一步

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論