摘要目的——本文旨在报告阻碍或妨碍人工智能 (AI) 应用的障碍如何影响其在保险公司的使用。设计/方法/方法——通过书目研究,本文绘制了文献图以确定公司使用 AI 的障碍。此后,在一家保险公司进行具有描述性特征的定性单案例研究,以验证其是否已准备好采用 AI。还使用了基于信息技术咨询公司调查的二手数据,以提高研究的一致性。结果——该分析表明,对这类项目的投资会遇到组织、财务和社会障碍,例如不注重创新的文化、缺乏战略性 IT 协调、缺乏对潜力的了解甚至缺乏进行充分可行性分析的能力。根据案例和人工智能计划所呈现的障碍,被研究的公司正在使用人工智能进行自动化和执行,而不是利用其变革潜力成为整个组织的变革推动者。采用人工智能的大多数障碍是组织上的,而不是技术上的。研究局限性/含义——本研究的局限性在于它呈现的是单一案例研究,但这涉及当地文化问题,因为公司不愿意向外部研究人员提供内部信息。原创性/价值——本文的价值在于研究拉丁美洲的一个真实案例,提出了采用人工智能的障碍,其环境与欧洲和美国不同,并展示了一家可以自由选择本地或国际技术的公司。关键词人工智能、一致性、模型、适用性、保险论文类型研究论文
在未能获得监管部门批准的临床化合物中,约有 90% 是由于缺乏临床疗效而失败,30% 是由于难以控制的毒性,10%-15% 是由于药物特性差。整合临床前、临床和 RWD 将有助于扭转这些令人担忧的研发趋势。通过获取失败的临床试验数据(包括有关患者分层策略、给药方案和不良事件的数据),研发团队可以尽早暂停不可行的资产的开发,设计更智能的试验,尽早发现潜在危害,并做出更明智的继续或不继续的决定。同时,整合纵向 RWD(包括来自 EHR、登记处和连接设备的数据)将允许研究人员将临床结果与生物标志物、合并症和生活方式因素关联起来。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2(“AI 法案”或“法案”)的提案进行咨询,以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任,而不会妨碍其负责任的发展。特别是,CIPL 欢迎该法案基于风险的方法,该方法将适用于高风险的人工智能用例,而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性,因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施,特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后,CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致,这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而,CIPL 遗憾的是,《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件,例如提供基于结果的规则;明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况;奖励和鼓励负责任的人工智能实践;利用监管沙盒的经验教训;并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申,要使《人工智能法案》有效地保护基本权利,同时也为欧盟创新的新时代奠定基础,它需要足够灵活以适应未来的技术。此外,该法案不能过于严格,以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后,《人工智能法案》将受益于有针对性的调整,以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡,特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。