DSÖ, Sağlık Hizmetinde Üretken Yapay Zekanın Etik Kullanımına İlişkin Kılavuzları Yayımladı
Üretimi geliştirmenin etik yönetimine doğru bir hamle olarak yapay zeka Dünya Sağlık Örgütü (WHO), sağlık hizmetlerinde (AI) teknolojisinin bir parçası olarak Büyük Çok Modlu Modeller (LMM'ler) hakkında kapsamlı bir kılavuz yayınladı. Metin, video ve görsel gibi farklı veri girişlerini kabul edebilen bu modeller, benzeri platformlarda benzeri görülmemiş bir şekilde benimsenmeye tanık oldu. ChatGPT, Bard ve Bert 2023'te halkın bilincine giriyor.
Dünya Sağlık Örgütü'nün 40'tan fazla öneriden oluşan kılavuzu, hükümetleri, teknoloji şirketlerini ve sağlık hizmeti sağlayıcılarını hedef alıyor ve toplum sağlığının geliştirilmesi ve korunması için LMM'lerin sorumlu kullanımını sağlamayı amaçlıyor. DSÖ Baş Bilimcisi Dr. Jeremy Farrar, potansiyel faydalarını vurguladı. üretken yapay zeka sağlık hizmetlerinde teknolojiler kullandı ancak ilgili riskleri yönetmek için şeffaf bilgi ve politikalara duyulan ihtiyacın altını çizdi.
İnsan iletişimini taklit etmeleri ve açıkça programlanmayan görevleri yerine getirme yetenekleriyle bilinen LMM'ler, Dünya Sağlık Örgütü'nün ana hatlarıyla belirtildiği gibi sağlık hizmetlerinde beş geniş uygulama sergiliyor. Bunlar arasında teşhis ve klinik bakım, semptomları ve tedaviyi araştırmak için hasta rehberli kullanım, elektronik sağlık kayıtları içindeki büro işleri ve idari görevler, simüle edilmiş hasta karşılaşmaları yoluyla tıbbi ve hemşirelik eğitimi ve yeni bileşikleri tanımlamak için bilimsel araştırma ve ilaç geliştirme yer alıyor.
Ancak kılavuz, yanlış, yanlış veya önyargılı bilgilerin üretilmesi de dahil olmak üzere LMM'lerle ilişkili belgelenmiş riskleri vurgulamaktadır. Bu, kritik sağlık kararları alırken bu tür bilgilere güvenen bireylere potansiyel zarar verir. Irk, etnik köken, soy, cinsiyet, cinsiyet kimliği veya yaş gibi faktörlere ilişkin eğitim verilerinin kalitesi ve önyargısı, LMM çıktılarının bütünlüğünü tehlikeye atabilir.
Bireysel risklerin ötesinde, DSÖ, LMM'lerden kaynaklanan sağlık sistemlerine yönelik daha geniş zorlukların varlığını kabul etmektedir. Bunlar arasında en gelişmiş LMM'lerin erişilebilirliği ve karşılanabilirliği, sağlık uzmanları ve hastalar tarafından potansiyel 'otomasyon yanlılığı' ve siber güvenlik hasta bilgilerini ve sağlık hizmeti sunumunda yapay zeka algoritmalarının güvenilirliğini tehlikeye atan güvenlik açıkları.
Yüksek Lisans Dağıtımı için Paydaş Katılımına İhtiyaç Var
Bu zorlukların üstesinden gelmek için DSÖ, LMM'lerin geliştirilmesi ve konuşlandırılması boyunca çeşitli paydaşların katılımının gerekliliğini vurgulamaktadır. Hükümetler, teknoloji şirketleri, sağlık hizmeti sağlayıcıları, hastalar ve sivil toplum, yapay zeka teknolojilerinin sorumlu bir şekilde kullanılmasının sağlanmasına aktif olarak katılmaya çağrılıyor.
Kılavuz, LMM'lerin halk sağlığı ve tıbbi uygulamalara geliştirilmesi, yaygınlaştırılması ve entegrasyonuna yönelik standartların belirlenmesinde birincil sorumluluğu hükümetlere vererek, hükümetlere özel öneriler sunmaktadır.
Hükümetlere, çeşitli sektörlerdeki geliştiricilerin erişebileceği, bilgi işlem gücü ve kamu veri setleri de dahil olmak üzere kar amacı gütmeyen veya kamu altyapısına yatırım yapmaları veya bunları sağlamaları yönünde çağrıda bulunulmaktadır. Bu kaynaklar kullanıcıların etik ilke ve değerlere bağlı kalmasına bağlı olacaktır. Sağlık hizmetlerinde LMM'lerin etik yükümlülükleri ve insan hakları standartlarını karşılamasını sağlamak ve haysiyet, özerklik ve mahremiyet gibi hususları korumak için yasalar, politikalar ve düzenlemeler kullanılacaktır.
Kılavuz ayrıca, mevcut veya yeni düzenleyici kurumların LMM'leri ve sağlık hizmetlerinde kullanıma yönelik uygulamaları, mevcut kaynakların kısıtlamaları dahilinde değerlendirmek ve onaylamak üzere görevlendirilmesini de önermektedir. Ayrıca, büyük ölçekli LMM dağıtımları için bağımsız üçüncü taraflarca zorunlu yayın sonrası denetim ve etki değerlendirmeleri yapılması tavsiye edilir. Bu değerlendirmeler, yaş, ırk veya engellilik gibi kullanıcı özelliklerine göre ayrıştırılan sonuçlar ve etkilerle birlikte veri koruma ve insan haklarına ilişkin hususları içermelidir.
LMM geliştiricilerine de temel sorumluluklar verilmiştir. Tıbbi sağlayıcılar, bilimsel araştırmacılar, sağlık profesyonelleri ve hastalar da dahil olmak üzere potansiyel kullanıcıların ve tüm doğrudan ve dolaylı paydaşların sürecin ilk aşamalarından itibaren sürece dahil olmalarını sağlamaları istenmektedir. yapay zeka geliştirme. Şeffaf, kapsayıcı ve yapılandırılmış tasarım süreçleri, paydaşların etik sorunları dile getirmesine, endişelerini dile getirmesine ve girdi sağlamasına olanak tanımalıdır.
Ek olarak, LMM'ler iyi performans gösterecek şekilde tasarlanmalıdır.defiSağlık sistemlerini geliştirmek ve hastaların çıkarlarını geliştirmek için gerekli doğruluk ve güvenilirliğe sahip görevler. Geliştiricilerin ayrıca yapay zeka uygulamalarının potansiyel ikincil sonuçlarını tahmin etme ve anlama yeteneğine de sahip olmaları gerekir.
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Kumar, AI/ML, pazarlama teknolojisi ve kripto, blockchain gibi yeni ortaya çıkan alanların dinamik kesişimleri konusunda uzmanlığa sahip deneyimli bir Teknoloji Gazetecisidir. NFTS. Sektördeki 3 yılı aşkın tecrübesiyle Kumar, ilgi çekici anlatılar oluşturma, aydınlatıcı röportajlar yürütme ve kapsamlı bilgiler sunma konusunda kanıtlanmış bir performansa sahiptir. Kumar'ın uzmanlığı, önde gelen endüstri platformları için makaleler, raporlar ve araştırma yayınları dahil olmak üzere yüksek etkili içerik üretmede yatmaktadır. Teknik bilgi ile hikaye anlatıcılığını birleştiren benzersiz beceri seti ile Kumar, karmaşık teknolojik kavramları farklı hedef kitlelere açık ve ilgi çekici bir şekilde aktarma konusunda uzmandır.
Daha fazla haber
Kumar, AI/ML, pazarlama teknolojisi ve kripto, blockchain gibi yeni ortaya çıkan alanların dinamik kesişimleri konusunda uzmanlığa sahip deneyimli bir Teknoloji Gazetecisidir. NFTS. Sektördeki 3 yılı aşkın tecrübesiyle Kumar, ilgi çekici anlatılar oluşturma, aydınlatıcı röportajlar yürütme ve kapsamlı bilgiler sunma konusunda kanıtlanmış bir performansa sahiptir. Kumar'ın uzmanlığı, önde gelen endüstri platformları için makaleler, raporlar ve araştırma yayınları dahil olmak üzere yüksek etkili içerik üretmede yatmaktadır. Teknik bilgi ile hikaye anlatıcılığını birleştiren benzersiz beceri seti ile Kumar, karmaşık teknolojik kavramları farklı hedef kitlelere açık ve ilgi çekici bir şekilde aktarma konusunda uzmandır.
