XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System医疗保健
医疗保健领域的人工智能
本报告由美国政府问责局 (GAO) 和美国国家医学院 (NAM) 联合发布。第一部分介绍了 GAO 的技术评估《医疗保健中的人工智能：机器学习技术在医学诊断中的优势和挑战》。第二部分介绍了 NAM 出版物《迎接时机：解决障碍并促进人工智能在医学诊断中的临床应用》，讨论了影响采用非自主即时诊断 AI 技术的因素，这些技术可帮助诊断疾病。尽管 GAO 和 NAM 工作人员在整个工作过程中相互咨询和协助，但 NAM 和 GAO 分别独立地进行了审查，报告第一部分和第二部分的文本作者分别完全属于 GAO 和 NAM。
医疗保健中的人工智能
为了与约翰内斯堡大学在第四次工业革命中处于领先地位的目标保持一致，约翰内斯堡大学的旗舰学院 IIS 开设了一门多学科短期学习课程，使医疗保健提供者能够了解人工智能将如何塑造医疗保健的未来。入学要求 考生必须达到 NQF 5 级。因此，欢迎至少完成一年高等教育的参与者报名参加此课程。欢迎现任卫生专业人员以及接受培训的卫生专业人员（即健康科学专业的学生）申请此课程。学生的选拔基于学术成绩和批准的学习领域。费用 此课程的介绍价格为 R8000。
人工智能与医疗保健 - 巴黎
Sébastien Dalgalarrondo 的研究重点是两个领域。第一领域关注药物创新、健康民主和健康领域的利益冲突问题（与 Boris Hauray/IRIS/INSERM 合作）。第二领域旨在阐述最佳人格承诺的社会学（与 Tristan Fournier/IRIS/CNRS 合作）。在分析了在老龄化和运动表现领域优化自我的这一命令后，他现在对奴役实践以及新原始主义话语感兴趣，这些话语邀请我们转向自然，重新发现我们的“真实本性”。对自我优化的反思也是一个机会，让我们思考日常生活如何再次成为一个有利于政治化和探索可能性的地方。
医疗保健人工智能框架
实施严格的质量保证 (QA) 流程对于持续评估 AI 系统的性能及其对患者护理的影响至关重要。这些流程包括定期审查 AI 的准确性、有效性和对医疗结果的整体贡献。QA 团队分析性能指标、收集医护人员的反馈并监控患者结果以确定任何问题或需要改进的领域。这种常规评估有助于保持高标准的护理，确保 AI 系统始终提供有益的结果并快速解决任何负面影响或意外后果。通过强大的 QA 流程，医疗保健提供者可以确保 AI 系统安全、可靠、有效地增强患者护理并赢得公众信任。
医疗保健中的人工智能
人工智能 (AI) 与医疗保健的结合有望在患者护理方面取得突破性进展，彻底改变临床诊断、预测医学和决策。这项变革性技术使用机器学习、自然语言处理和大型语言模型 (LLM) 来像人类智能一样进行处理和推理。OpenAI 的 ChatGPT 是一项复杂的 LLM，在医疗实践、研究和教育方面具有巨大潜力。然而，随着医疗保健领域的人工智能发展势头强劲，它带来了需要仔细考虑的深刻道德挑战。这篇全面的评论探讨了该领域的关键道德问题，包括隐私、透明度、信任、责任、偏见和数据质量。在数据驱动的医疗保健中保护患者隐私至关重要，对心理健康和数据共享具有潜在影响。同态加密 (HE) 和安全多方计算 (SMPC) 等策略对于保持机密性至关重要。人工智能系统的透明度和可信度至关重要，特别是在高风险决策场景中。可解释人工智能 (XAI) 成为一个关键方面，确保清晰理解人工智能生成的预测。网络安全成为一个紧迫的问题，因为人工智能的复杂性为潜在的漏洞创造了漏洞。确定人工智能驱动结果的责任提出了重要的问题，并就人工智能的道德机构和人类责任展开了辩论。从数据所有权转向数据管理可以实现符合法规的负责任的数据管理。解决医疗保健数据中的偏见对于避免人工智能驱动的不平等至关重要。数据收集和算法开发中存在的偏见会加剧医疗保健差距。提倡采取公共卫生方法来解决不平等问题并促进人工智能研究和劳动力的多样性。在 AI 应用中，保持数据质量至关重要，卷积神经网络在多输入/混合数据模型中显示出良好的前景，可提供全面的患者视角。在这个不断变化的环境中，必须采用涉及政策制定者、开发人员、医疗保健从业者和患者的多维方法来减轻道德问题。通过理解和应对这些挑战，我们可以充分利用 AI 在医疗保健领域的潜力，同时确保合乎道德和公平的结果。
医疗保健。可持续性。增长。
医疗保健系统将拥有卓越技能和经验的医生聚集在最先进的设施中，并以卓越的临床和服务为重点。多年来，我们一直致力于将最新的医疗设备引入印度，投资尖端技术，并紧跟医疗治疗的突破。这一切都是因为我们希望通过差异化的护理体验取悦我们的患者。这就是我们的结果与全球领先医院的结果相当甚至更好的原因；我们是印度最广泛的远程医疗顾问；我们正在部署 AI 和 ML 来预测健康风险；我们的数字医疗服务平台 Apollo 24/7 提供药物
通过技术启用医疗保健
AI已进入全球医疗保健领域。这导致了GOI鼓励和促进该国医疗保健部门采用AI，这从本文中讨论的倡议中可以明显看出。随着印度医疗保健部门的普遍挑战，可以利用AI的潜力来改变医疗保健的态度。我们可以预见，印度医疗保健生态系统在行业内的不同功能中有了很大的改进，例如治疗程序，患者监测和诊断疾病，护理递送，疾病监测，研发，药物发现和临床试验。但是，印度仍然需要克服挑战，例如缺乏技术基础设施，数据隐私政策以及实施成本，以成功地在医疗保健领域采用AI并获得其利益。