ВООЗ опублікувала рекомендації щодо етичного використання генеративного ШІ в охороні здоров’я
У русі до етичного управління просування генеративного штучний інтелект (AI) технології в охороні здоров’я, Всесвітня організація охорони здоров’я (ВООЗ) випустила вичерпні рекомендації щодо великих мультимодальних моделей (LMM). Ці моделі, здатні приймати різноманітні вхідні дані, такі як текст, відео та зображення, отримали безпрецедентне впровадження на таких платформах, як ChatGPT, Бард і Берт входять у суспільну свідомість у 2023 році.
Рекомендації ВООЗ, що містять понад 40 рекомендацій, спрямовані на уряди, технологічні компанії та постачальників медичних послуг, щоб забезпечити відповідальне використання LMM для сприяння та захисту здоров’я населення. Доктор Джеремі Фаррар, головний науковий співробітник ВООЗ, наголосив на потенційних перевагах генеративний ШІ технологій у сфері охорони здоров’я, але підкреслив необхідність прозорої інформації та політики для управління пов’язаними ризиками.
LMM, відомі своєю імітацією людського спілкування та здатністю виконувати завдання, які явно не запрограмовані, демонструють п’ять широких застосувань у сфері охорони здоров’я, як зазначено ВООЗ. До них належать діагностика та клінічний догляд, використання під керівництвом пацієнта для дослідження симптомів і лікування, канцелярські та адміністративні завдання в рамках електронних медичних записів, медична та медсестринська освіта шляхом імітації зустрічей пацієнтів, а також наукові дослідження та розробка ліків для виявлення нових сполук.
Однак у керівництві висвітлюються задокументовані ризики, пов’язані з LMM, зокрема надання неправдивої, неточної чи упередженої інформації. Це створює потенційну шкоду для людей, які покладаються на таку інформацію для прийняття важливих рішень щодо здоров’я. Якість і упередженість навчальних даних, що стосуються таких факторів, як раса, етнічна приналежність, походження, стать, гендерна ідентичність або вік, можуть поставити під загрозу цілісність результатів LMM.
Окрім індивідуальних ризиків, ВООЗ визнає ширші проблеми для систем охорони здоров’я, пов’язані з LMM. До них належать занепокоєння щодо доступності та доступності найдосконаліших LMM, потенційна «упередженість автоматизації» медичних працівників і пацієнтів, а також кібербезпека уразливості, що загрожують інформації про пацієнта та надійності алгоритмів AI у наданні медичних послуг.
Потрібне залучення зацікавлених сторін для розгортання LLM
Щоб подолати ці виклики, ВООЗ наголошує на необхідності залучення різних зацікавлених сторін до розробки та впровадження LMM. Уряди, технологічні компанії, постачальники медичних послуг, пацієнти та громадянське суспільство закликаються брати активну участь у забезпеченні відповідального використання технологій ШІ.
Керівництво містить конкретні рекомендації для урядів, покладаючи на них основну відповідальність за встановлення стандартів для розробки, розгортання та інтеграції LMM у систему охорони здоров’я та медичну практику.
Уряди закликаються інвестувати або надавати неприбуткову або державну інфраструктуру, включаючи обчислювальну потужність і загальнодоступні набори даних, доступні для розробників у різних секторах. Ці ресурси залежатимуть від дотримання етичних принципів і цінностей користувачів. Необхідно застосовувати закони, політику та нормативні акти, щоб забезпечити відповідність LMM в охороні здоров’я етичним зобов’язанням і стандартам прав людини, захищаючи такі аспекти, як гідність, автономія та конфіденційність.
Керівництво також пропонує доручити регулятивним органам, існуючим чи новим, оцінювати та затверджувати LMM та додатки, призначені для використання в охороні здоров’я, у межах наявних ресурсів. Крім того, для широкомасштабного розгортання LMM рекомендується обов’язковий аудит після випуску та оцінка впливу незалежними третіми сторонами. Ці оцінки повинні включати міркування щодо захисту даних і прав людини, з результатами та наслідками, розподіленими за характеристиками користувачів, такими як вік, раса чи інвалідність.
На розробників LMM також покладаються ключові обов’язки. Їм настійно рекомендується забезпечити залучення потенційних користувачів і всіх прямих і непрямих зацікавлених сторін, включаючи постачальників медичних послуг, наукових дослідників, медичних працівників і пацієнтів, на ранніх стадіях Розвиток ШІ. Прозорі, інклюзивні та структуровані процеси проектування повинні дозволяти зацікавленим сторонам порушувати етичні питання, висловлювати занепокоєння та надавати внесок.
Крім того, LMM повинні бути розроблені таким чином, щобdefiзавдання з необхідною точністю та надійністю для покращення систем охорони здоров’я та захисту інтересів пацієнтів. Розробники також повинні володіти здатністю передбачати та розуміти потенційні вторинні результати своїх програм ШІ.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Кумар є досвідченим технічним журналістом, який спеціалізується на динамічному перетині ШІ/ML, маркетингових технологій і нових галузей, таких як криптовалюта, блокчейн і NFTс. Завдяки більш ніж 3-річному досвіду роботи в галузі Кумар має досвід створення переконливих оповідей, проведення проникливих інтерв’ю та надання вичерпної інформації. Досвід Кумара полягає у створенні вражаючого контенту, зокрема статей, звітів і дослідницьких публікацій для відомих галузевих платформ. Володіючи унікальним набором навичок, який поєднує в собі технічні знання та розповідь, Кумар чудово вміє доносити складні технологічні концепції до різноманітної аудиторії в чіткій та привабливій формі.
інші статті
Кумар є досвідченим технічним журналістом, який спеціалізується на динамічному перетині ШІ/ML, маркетингових технологій і нових галузей, таких як криптовалюта, блокчейн і NFTс. Завдяки більш ніж 3-річному досвіду роботи в галузі Кумар має досвід створення переконливих оповідей, проведення проникливих інтерв’ю та надання вичерпної інформації. Досвід Кумара полягає у створенні вражаючого контенту, зокрема статей, звітів і дослідницьких публікацій для відомих галузевих платформ. Володіючи унікальним набором навичок, який поєднує в собі технічні знання та розповідь, Кумар чудово вміє доносити складні технологічні концепції до різноманітної аудиторії в чіткій та привабливій формі.
