在定制合同中，应关注以下技术指标：

标题：医疗AI算法定制合同，这些关键点你了解吗？

一、明确需求，精准定位

在签订医疗AI算法定制合同时，首先要明确自身需求。企业应根据实际业务场景，确定所需AI算法的功能、性能指标以及数据规模等。例如，针对医学影像诊断，需关注算法的准确率、召回率、F1值等指标；针对药物研发，则需关注算法的预测精度、收敛速度等。

二、关注技术指标，确保落地效果

在定制合同中，应关注以下技术指标：

1. 模型参数量：根据实际应用场景，选择合适的模型参数量，如7B/70B/130B等。

2. 推理延迟：关注推理延迟（ms/token），确保算法在实际应用中的响应速度。

3. GPU算力规格：根据算法需求，选择合适的GPU算力规格，如A100/H100/910B等。

4. 训练数据集规模与来源：确保训练数据集的规模与来源符合实际需求，以提高算法的泛化能力。

5. 等保2.0/ISO 27001认证：关注算法的安全性，确保符合相关安全标准。

6. FLOPS算力指标：关注算法的算力消耗，以降低成本。

7. API可用率SLA：确保API服务的稳定性和可靠性。

8. MMLU/C-Eval评测得分：关注算法在自然语言处理领域的表现。

三、规避话术禁忌，理性选择

在签订合同过程中，应避免以下话术禁忌：

1. 禁用"颠覆行业""遥遥领先""比人类更聪明"等夸大其词的表述。

2. 不写无法量化或无法复现的性能承诺。

3. 避免使用"赋能""智慧大脑""全场景""生态闭环"等空洞营销词。

4. 不暗示AI可替代医疗、法律、金融专业判断。

四、合同条款，保障权益

在签订合同时，应注意以下条款：

1. 明确交付时间：确保项目按时交付。

2. 明确售后服务：关注售后服务质量，确保问题得到及时解决。

3. 明确知识产权归属：确保企业拥有算法的知识产权。

4. 明确保密条款：保护企业商业秘密。

5. 明确违约责任：明确双方违约责任，保障合同执行。

总之，在签订医疗AI算法定制合同时，企业应关注自身需求、技术指标、规避话术禁忌以及合同条款等方面，以确保项目顺利实施，实现预期效果。