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•大语言模型（LLM）：一种能够汇总，生成和预测新内容的深度学习。llms通常是生成AI应用的基础。UC Health实施AI实施的早期实例包括试用使用生成AI为医生提供对非紧急问题的回答草案，并开发机器学习模型，以更好地预测患者对某些癌症和其他疾病的风险。展望未来，多模式AI，其中各种数据类型（例如图像，文本和语音）与处理算法相结合以实现更高的性能 - 有可能进一步丰富决策。随着AI工具在整个医疗保健提供系统中开始实施，必须进行严格的研究以评估其有效性。这些研究将有助于确定AI技术是否可以衡量地改善等方面，例如患者的结果，治疗和工作流效率和成本效益。AI还在公平，安全性，透明度，问责制，隐私和安全以及道德等领域列出风险，这需要强大的治理和透明度来减轻这些风险。确保医疗保健提供者有有关AI测试，结果以及AI工具在产生预测时所依赖的信息，以及向患者通报数据的使用以及AI工具的决定可能如何影响他们，这对于透明度至关重要。此外，AI工具必须具有包容性和代表性，以避免加剧健康差异，尤其是对于历史上边缘化的人群而言。为指导UC系统中AI负责任的实施，UC总裁Michael Drake组成了一个总统工作组，负责制定UC在2020年8月对AI当前和未来使用AI的总体原则和建议。该小组制定了UC负责的AI原则和一套初始建议，以指导大学实施的AI采购，开发和监测。3为了回应该报告的一项建议，德雷克总统于2022年5月成立了加州大学人工智能常驻委员会（AI委员会）的总统总统工作组。 在与该理事会的协调下，UC Health召集了UC Health AI治理论坛，目的是使UC学术保健中心能够共享与安全和负责的AI开发和实施相关的专业知识，资源和关注点。 UC卫生专家还有助于塑造AI的州和联邦决策。 最近，加州大学卫生人员参加了联邦政府关系办公室组织的AI国会简报，旨在帮助政策制定者了解这项新兴技术所带来的机遇和挑战。 这项工作通过加州大学健康对数据治理的正在进行的工作补充，通过促进稳健和透明的流程来负责任地管理和共享健康数据。3为了回应该报告的一项建议，德雷克总统于2022年5月成立了加州大学人工智能常驻委员会（AI委员会）的总统总统工作组。在与该理事会的协调下，UC Health召集了UC Health AI治理论坛，目的是使UC学术保健中心能够共享与安全和负责的AI开发和实施相关的专业知识，资源和关注点。UC卫生专家还有助于塑造AI的州和联邦决策。最近，加州大学卫生人员参加了联邦政府关系办公室组织的AI国会简报，旨在帮助政策制定者了解这项新兴技术所带来的机遇和挑战。这项工作通过加州大学健康对数据治理的正在进行的工作补充，通过促进稳健和透明的流程来负责任地管理和共享健康数据。
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