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医疗保健和生命科学领域负责任的人工智能设计

2025年10月24日 17:25 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了在医疗保健和生命科学领域构建负责任的人工智能系统的关键设计考虑因素，重点是建立治理机制、透明度工件和安全措施，以确保安全有效的生成式人工智能应用。讨论涵盖了减轻虚构和偏见等风险的基本政策，同时在整个人工智能开发生命周期中促进信任、问责制和患者安全。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
生成式人工智能已成为医疗保健领域的一项变革性技术，推动患者参与和护理管理等重要领域的数字化转型。它显示出彻底改变临床医生通过自动化系统提供更好护理的潜力，该系统配备诊断支持工具，可提供及时、个性化的建议，最终带来更好的健康结果。例如，BMC 医学教育杂志上的一项研究报告称，与没有接受过大语言模型（LLM）生成反馈的医学生相比，在模拟患者互动过程中收到大语言模型（LLM）生成的反馈的医学生显着改善了他们的临床决策。 大多数生成式 AI 系统的核心是法学硕士能够生成非常自然的对话，使医疗保健客户能够构建跨计费、诊断、治疗和研究的产品，这些产品可以在人类监督下执行任务并独立运行。然而，生成式人工智能的实用性需要了解对医疗保健服务提供的潜在风险和影响，这需要仔细规划、定义和执行系统级方法来构建安全、负责任的生成式人工智能注入应用程序。在这篇文章中，我们重点关注构建医疗保健生成式人工智能应用程序的设计阶段，包括定义确定输入和输出的系统级策略。这些政策可以被视为指导方针，遵循这些指导原则，有助于构建负责任的人工智能系统。负责任地设计法学硕士可以通过减少质量和可靠性等考虑所需的成本和时间来改变医疗保健行业。如下图所示，通过考虑每个人的质量、可靠性、信任和公平性，负责任的人工智能考虑因素可以成功集成到由法学硕士支持的医疗保健应用程序中。目标是促进和鼓励人工智能系统的某些负责任的人工智能功能。示例包括以下内容：每个组件
生成 设计阶段 可靠性 人工智能 系统 输出的 输入 提供 考虑 医疗保健 实用性 生成式 法学硕士 负责任 自然的 系统的 系统级 所需的 执行 医学生 应用程序 个人的 设计法 研究报告 质量 支持的 研究的 患者 构建 负责任的 自动化 数字化 LLM