JSST sog'liqni saqlashda generativ AIdan axloqiy foydalanish bo'yicha ko'rsatmalarni e'lon qildi
Rivojlanayotgan generativning axloqiy boshqaruvi tomon harakatda sun'iy intellekt Sog'liqni saqlashda (AI) texnologiyasi, Jahon sog'liqni saqlash tashkiloti (VOZ) Katta Multi-modal modellar (LMMs) bo'yicha keng qamrovli qo'llanmani chiqardi. Matn, video va tasvirlar kabi turli xil ma'lumotlarni qabul qila oladigan ushbu modellar misli ko'rilmagan qabul qilinishiga guvoh bo'ldi. ChatGPT, Bard va Bert 2023 yilda jamoatchilik ongiga kiradi.
JSSTning 40 dan ortiq tavsiyalarni o'z ichiga olgan yo'riqnomasi hukumatlar, texnologiya kompaniyalari va sog'liqni saqlash provayderlariga qaratilgan bo'lib, aholi salomatligini mustahkamlash va himoya qilish uchun LMMlardan mas'uliyatli foydalanishni ta'minlashga qaratilgan. JSST bosh olimi doktor Jeremi Farrar potentsial foyda keltirishini ta'kidladi generativ AI sog'liqni saqlash sohasidagi texnologiyalar, ammo ular bilan bog'liq xavflarni boshqarish uchun shaffof ma'lumot va siyosat zarurligini ta'kidladi.
Insoniy muloqotga taqlid qilish va aniq dasturlashtirilmagan vazifalarni bajarish qobiliyati bilan mashhur bo'lgan LMMlar JSST tomonidan ta'kidlanganidek, sog'liqni saqlash sohasida beshta keng qo'llanilishini namoyish etadi. Bularga diagnostika va klinik yordam, simptomlar va davolanishni tekshirish uchun bemor tomonidan boshqariladigan foydalanish, elektron sog'liqni saqlash yozuvlari ichidagi ish yuritish va ma'muriy vazifalar, bemorlar bilan simulyatsiya qilingan uchrashuvlar orqali tibbiy va hamshiralik ta'limi, yangi birikmalarni aniqlash uchun ilmiy tadqiqotlar va dori-darmonlarni ishlab chiqish kiradi.
Biroq, yo'riqnomada LMMlar bilan bog'liq hujjatlashtirilgan xavflar, jumladan, noto'g'ri, noto'g'ri yoki noto'g'ri ma'lumotlar ishlab chiqarish ta'kidlangan. Bu sog'liq uchun muhim qarorlar qabul qilishda bunday ma'lumotlarga tayanadigan shaxslarga potentsial zarar keltiradi. Irqi, etnik kelib chiqishi, nasl-nasabi, jinsi, jinsi yoki yoshi kabi omillarga taalluqli ta'lim ma'lumotlarining sifati va tarafkashligi LMM natijalarining yaxlitligini buzishi mumkin.
Shaxsiy xavflardan tashqari, JSST sog'liqni saqlash tizimlari uchun LMMlardan kelib chiqadigan kengroq muammolarni tan oladi. Bularga eng ilg'or LMM larning mavjudligi va arzonligi, sog'liqni saqlash mutaxassislari va bemorlarning potentsial "avtomatlashtirish tarafkashligi" haqidagi xavotirlar kiradi. kiberxavfsizlik bemor ma'lumotlarini va sog'liqni saqlashni ta'minlashda AI algoritmlarining ishonchliligini xavf ostiga qo'yadigan zaifliklar.
LLMlarni joylashtirish uchun manfaatdor tomonlarni jalb qilish kerak
Ushbu muammolarni hal qilish uchun JSST LMMlarni ishlab chiqish va joylashtirish jarayonida turli manfaatdor tomonlarning ishtiroki zarurligini ta'kidlaydi. Hukumatlar, texnologiya kompaniyalari, tibbiyot xodimlari, bemorlar va fuqarolik jamiyati AI texnologiyalaridan mas'uliyatli foydalanishni ta'minlashda faol ishtirok etishga chaqiriladi.
Yo'riqnoma hukumatlar uchun aniq tavsiyalarni beradi, ular LMMlarni ishlab chiqish, joylashtirish va sog'liqni saqlash va tibbiy amaliyotga integratsiya qilish standartlarini belgilash bo'yicha asosiy mas'uliyatni yuklaydi.
Hukumatlar notijorat yoki davlat infratuzilmasiga, jumladan, turli sohalardagi ishlab chiquvchilar uchun ochiq bo'lgan hisoblash quvvati va ommaviy ma'lumotlar to'plamlariga sarmoya kiritish yoki ta'minlashga chaqiriladi. Ushbu resurslar foydalanuvchilarning axloqiy tamoyillar va qadriyatlarga rioya qilishlariga bog'liq bo'ladi. Qonunlar, siyosatlar va qoidalar sog'liqni saqlash sohasidagi LMMlar axloqiy majburiyatlar va inson huquqlari standartlariga javob berishini ta'minlash, qadr-qimmat, avtonomiya va maxfiylik kabi jihatlarni himoya qilish uchun qo'llanilishi kerak.
Yo'riqnomada, shuningdek, mavjud yoki yangi tartibga soluvchi idoralarni mavjud resurslar cheklovlari doirasida sog'liqni saqlashda foydalanish uchun mo'ljallangan LMM va ilovalarni baholash va tasdiqlash uchun tayinlash taklif etiladi. Bundan tashqari, keng miqyosli LMM o'rnatish uchun mustaqil uchinchi tomonlar tomonidan chiqarilgandan keyingi majburiy audit va ta'sirni baholash tavsiya etiladi. Ushbu baholashlar ma'lumotlarni himoya qilish va inson huquqlari bo'yicha fikrlarni o'z ichiga olishi kerak, natija va ta'sirlar yoshi, irqi yoki nogironligi kabi foydalanuvchi xususiyatlariga ko'ra ajratilgan.
LMMlarni ishlab chiquvchilarga asosiy mas'uliyat ham yuklangan. Ular potentsial foydalanuvchilar va barcha bevosita va bilvosita manfaatdor tomonlar, shu jumladan tibbiy provayderlar, ilmiy tadqiqotchilar, sog'liqni saqlash sohasi mutaxassislari va bemorlarning dastlabki bosqichlardan boshlab jalb qilinishini ta'minlashga chaqiriladi. AI rivojlanishi. Shaffof, inklyuziv va tuzilgan dizayn jarayonlari manfaatdor tomonlarga axloqiy masalalarni ko'tarish, xavotirlarni bildirish va o'z fikr-mulohazalarini taqdim etish imkonini berishi kerak.
Bundan tashqari, LMM yaxshi ishlash uchun mo'ljallangan bo'lishi kerakdefisog'liqni saqlash tizimlarini yaxshilash va bemorlarning manfaatlarini oshirish uchun kerakli aniqlik va ishonchlilik bilan vazifalarni hal qilish. Ishlab chiquvchilar, shuningdek, AI ilovalarining potentsial ikkilamchi natijalarini bashorat qilish va tushunish qobiliyatiga ega bo'lishi kerak.
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Kumar AI/ML, marketing texnologiyalari va kripto, blokcheyn kabi rivojlanayotgan sohalarning dinamik kesishmalariga ixtisoslashgan tajribali texnologiya jurnalisti. NFTs. Sanoatda 3 yildan ortiq tajribaga ega bo'lgan Kumar jozibali hikoyalar yaratish, chuqur intervyular o'tkazish va keng qamrovli tushunchalarni taqdim etish bo'yicha tasdiqlangan tajribaga ega. Kumarning tajribasi yuqori ta'sirli kontent, jumladan, taniqli sanoat platformalari uchun maqolalar, hisobotlar va tadqiqot nashrlarini ishlab chiqarishda yotadi. Texnik bilim va hikoya qilishni o'zida mujassam etgan noyob mahorat to'plamiga ega Kumar murakkab texnologik kontseptsiyalarni turli auditoriyalarga aniq va qiziqarli tarzda etkazishda ustunlik qiladi.
Boshqa maqolalar
Kumar AI/ML, marketing texnologiyalari va kripto, blokcheyn kabi rivojlanayotgan sohalarning dinamik kesishmalariga ixtisoslashgan tajribali texnologiya jurnalisti. NFTs. Sanoatda 3 yildan ortiq tajribaga ega bo'lgan Kumar jozibali hikoyalar yaratish, chuqur intervyular o'tkazish va keng qamrovli tushunchalarni taqdim etish bo'yicha tasdiqlangan tajribaga ega. Kumarning tajribasi yuqori ta'sirli kontent, jumladan, taniqli sanoat platformalari uchun maqolalar, hisobotlar va tadqiqot nashrlarini ishlab chiqarishda yotadi. Texnik bilim va hikoya qilishni o'zida mujassam etgan noyob mahorat to'plamiga ega Kumar murakkab texnologik kontseptsiyalarni turli auditoriyalarga aniq va qiziqarli tarzda etkazishda ustunlik qiladi.
