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战略计划 (2020-2025) - AMIA
美国医学信息学院 (ACMI) 是由当选的研究员组成的学院，这些研究员在生物医学信息学领域做出了重大而持续的贡献。该组织最初成立于 1984 年，后来随着美国医学信息学协会 (American Medical Information Association) 于 1989 年成立，该组织解散了其独立的法人地位，与美国医学系统和信息学协会 (AAMSI) 和医疗保健计算机应用研讨会 (SCAMC) 合并。该学院现在作为 AMIA 内当选的研究员团体存在，拥有自己的章程和条例来指导该组织、其活动以及与母组织的关系。该学院在财政上自给自足，其官员每年制定并提交财务计划，供 AMIA 董事会批准。
确保医疗保健领域负责任的人工智能集成 - AMIA
验证和监控医疗 AI。AI 需要公认的程序来确保其在医疗保健中的使用公平、适当、有效、有效和安全，从而确保良好的患者治疗效果并增强人们对医疗保健的信任。美国国家医学院 (NAM) 的《AI 行为准则》创建了一个测试、验证、监控和持续改进的框架。此外，全国范围的医疗 AI 保证实验室网络可能有助于确保公认的程序的一致性。在这个网络中，可以应用社区最佳实践来测试医疗 AI 模型，以生成可广泛共享的性能报告，以管理 AI 模型随时间推移和跨人群的生命周期，适用于部署这些模型的站点。这些实验室可以通过测试标准和评估指标来支持对 AI 的监管。4
实现人工智能在基因组学中的临床应用：AMIA 基因组学和转化生物信息学工作组的观点
1 犹他大学医学院医学遗传学系，犹他州盐湖城 84112，美国，2 雪松西奈医学中心企业信息服务部，加利福尼亚州洛杉矶 90025，美国，3 奥兰治县儿童医院信息服务部，加利福尼亚州奥兰治 92868，美国，4 梅奥诊所个体化医学中心定量健康科学系计算生物学系，明尼苏达州罗切斯特 55905，美国，5 Flatiron Health，纽约州纽约 10013，美国，6 南达科他大学桑福德医学院内科系，南达科他州苏福尔斯 57107，美国，7 梅奥诊所个体化医学中心人工智能与信息学系，明尼苏达州罗切斯特 55905，美国，8 EverMed Genetics and Genomics Consulting LLC，美国南卡罗来纳州格林维尔 29607，9 Walton Legal PLLC，美国犹他州默里 84123，10 CITRIS Health，CITRIS 和 Banatao 研究所，加州大学伯克利分校，加利福尼亚州伯克利 94720，美国，11 佛罗里达大学健康结果和生物医学信息学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔 32610，12 佛罗里达大学流行病学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔 32610，13 南卡罗来纳医科大学公共卫生科学系，生物医学信息学中心，美国南卡罗来纳州查尔斯顿 29403，14 罗德岛医院和 Lifespan 医疗中心病理学和实验室医学系，美国罗德岛州普罗维登斯 02915，15 布朗大学沃伦阿尔珀特医学院病理学和实验室医学系，美国罗德岛州普罗维登斯02915，美国，16 约翰霍普金斯医学院医学和生物医学工程系，马里兰州巴尔的摩 21205，美国，17 布朗大学 Legorreta 癌症中心，罗德岛州普罗维登斯 02915，美国，18 宾夕法尼亚州立大学哈克生命科学研究所生物信息学和基因组学系，宾夕法尼亚州布卢姆斯堡 16802，美国，19 本·古里安大学内盖夫软件和信息系统工程系，以色列贝尔谢巴 8410501，20 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦克威廉姆斯生物医学信息学学院精准健康中心，德克萨斯州休斯顿 77030，美国，21 基因组健康系，Geisinger，宾夕法尼亚州丹维尔 17822，美国 * 通讯作者：Nephi A. Walton，医学博士，理学硕士， FACMG，犹他大学医学院医学遗传学系，30 South 2000 East，盐湖城，UT 84112（nephi.walton@utah.edu）
网上约会和爱情机器人：科技如何破坏浪漫爱情的宝贵特征
3 Amia Srinivasan 在《伦敦书评》上撰文，也讨论了约会应用程序上的种族和其他性偏好问题。在讨论男同性恋者使用的应用程序 Grindr 时，Srinivasan 写道：“Grindr 本质上鼓励其用户根据粗略的身份标记将世界划分为可行的性对象和不可行的性对象——以性‘破坏者’和‘要求’的角度来思考。通过这样做，Grindr 只是加深了我们性欲已经沿着的歧视性轨道前进”（Srinivasan 2018）。
Jay S. Patel，BDS，MS，博士 - 公共卫生学院
Services • Served as a judge in the Research Competition at the Kornberg School of Dentistry Research Day (2023) • Served as a speaker and an organizer in the Research Competition at the Kornberg School of Dentistry Research Day (2023) • Participated as a panelist in the 2023 College of Public Health Teaching Symposium • Faculty Representor for the Health Informatics Student Club in the College of Public Health (2023) • Scientific Review Committee Member at the美国医学信息学协会（AMIA）人工智能（AI）展示柜（2023-2024）•IEEE国际医疗保健信息学会议上的科学审查委员会成员（2023-2024）•公共卫生学院研究生委员会代表（2023）（2023）•教职员工搜索和筛查委员会成员在Keart of Temple University of Temple of Temple of Temply of dent ofd ofd ofd ofd ofd ofd ofd ofd ofd ofd of DENTIND（2022222）坦普尔大学公共卫生学院卫生服务管理局和政策部的健康信息学计划（2022年）•开发了博士学位的自然语言处理，机器学习和人为因素工程等课程。公共卫生学院的健康信息学计划（2022）•有组织和判断的坦普尔大学数据挑战赛（2021-2022）•担任IUPUI的教职员工搜索和屏幕委员会成员（2016年至2018年）•在IUPUI（2016-2020）的健康信息俱乐部（2016-2020）•Distrial Drivity distrivand Divernistrial Camps in ahmedbad in ahmedabad compects（2016-2020）
Yao Xie（她/她/她） 研究声明
学生纸竞赛，美国医学信息学协会（AMIA）年度研讨会，2022年。获胜者和亚军，通知海报比赛，2022年。获胜者，应用最佳纸质比赛，第17届信息挖掘与决策分析研讨会，2022年。决赛入围者，信息挖掘最佳纸质竞赛奖（学生曲目），2022年。决赛入围者，信息瓦格纳奖，2021年。最佳纸张奖（荣誉奖），ICML时间系列研讨会，2021。最佳第16页的最佳论文告知有关数据挖掘和决策分析的研讨会，决赛入围者，2021年。第15篇最佳论文将有关数据挖掘和决策分析的研讨会，第二名，2020年。告诉您做得好或参加社交良好的纸质比赛，第2位，2019年。通知QSR最佳学生纸竞赛，决赛入围，2019年。向ICS最佳学生纸竞赛提供信息，亚军，2019年。最佳学生纸奖，IEEE ICASSP会议，2019年。通知社交媒体分析最佳学生造纸比赛，决赛入围，2018年。通知QSR最佳学生纸竞赛，决赛入围，2018年。IMA研讨会上的最佳海报奖，《复杂性预测》，2018年。告知QSR最佳学生纸竞赛，决赛入围，2017年。最佳学生纸奖，IEEE ICASSP会议，决赛入围，2007年。最佳学生纸张奖，IEEE ASILOMAR会议，2005年，第1名。编辑委员会会员资格
负责任地开发人工智能工具的指导原则
人工智能 (AI) 预计将对临床医学、生物医学研究、公共和全球健康以及医疗保健管理产生变革性影响 1、2。医疗保健领域对 AI 应用的热情在美国尤为明显，截至 2021 年 9 月，美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准使用 343 种支持人工智能/机器学习的医疗设备，其中绝大多数用于放射科 3。人们对人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用有着浓厚的兴趣，推动了政策、监管和专业组织制定 AI 原则，其中包括 FDA 3、加拿大卫生部 3、世界卫生组织 (WHO) 4 和美国医学信息学协会 (AMIA) 5（表 1）。这些提议的 AI 原则之间存在相当大的协同作用，表明全球对什么是负责任的医疗保健 AI 的共识正在不断发展。我们建议扩大已发布的指导 AI 原则。首先，这些原则并没有明确要求人工智能工具专门用于解决医疗保健领域根深蒂固且经常被忽视的挑战，而我们认为这一要求至关重要。如果不明确关注这些问题，人工智能将不会改善医疗保健，而将导致更多工具的出现，从而加剧先前存在的系统性挑战。其次，已发布的原则通常是为广泛的多利益相关者受众编写的，而不是明确针对最终负责模型开发的人工智能开发人员。鉴于分配给人工智能开发的时间和资源有限，并且人工智能开发团队通常无法获得专业的多利益相关者专业知识，必须为人工智能开发人员提供一种清晰、彻底和系统的方法，将提议的原则整合到人工智能开发中。FUTURE-AI 医疗人工智能算法检查表 6 是一个检查表框架的示例，它将高级人工智能原则转化为实用的计算指导。拟议的 TRIPOD-AI 和 PROBAST-AI 清单将为如何报告和批判性评估为诊断或预后而开发的 AI 模型提供指导 7 。如果没有这样的辅助清单，AI 开发团队将越来越难以在计算机科学和 AI 涉及的其他各个领域（如临床医学、生物医学、伦理和法律）中采取行动。这一观点提出了我们认为在开发医疗保健 AI 工具时必须解决的八项原则（表 2 ）。我们关注计算科学家作为主要受众，并强调 AI 必须专门设计用于改善长期、系统性
人工智能造福社会：人机交互增强智能视频可理解性评估，促进健康素养
2022 年 12 月 3 日 据估计，美国有 74% 的成年人会访问互联网，其中高达 80% 的人会在网上寻找健康信息。然而，只有 12% 的美国成年人被评估为具备熟练的健康素养，能够有意义地解读健康信息。全球数十亿个人在社交媒体平台上获取医疗保健信息，他们可能会接触到误导性、有害或不相关的信息。社交媒体平台缺乏把关，对公共健康产生了严重的不利影响。美国国家医学院 (NAM) 和世界卫生组织 (WHO) 等组织强调了规范性指南的重要性，这些指南对于通过技术支持的解决方案在社交媒体上识别可靠的健康信息来源至关重要。从社交媒体使用中收集的数字跟踪数据的可用性以及通过算法进行的信息搜索的普遍性，需要更好地理解内容审核挑战和规范性干预措施，将人类智能融入机器学习。 2021 年，美国卫生局局长的咨询报告指出，社交媒体平台迫切需要扩大高质量的健康信息。我们借鉴患者教育材料评估工具 (PEMAT)，这是一种系统化的视听教育材料评估方法，开发了一种从患者教育角度评估视频可理解性的方法。我们从 YouTube 中提取视频特征和元数据，开发了一种人机互动评估，该评估明确侧重于人机算法交互，结合基于 PEMAT 的患者教育结构、领域专家的注释和机器学习的共同训练方法，以评估糖尿病视频的可理解性。我们进一步研究了可理解性对视频参与度的几个维度的影响。讨论了对研究和实践的影响。致谢：作者感谢 AIDR 研讨会、AMIA、机器学习、优化和数据科学会议、Informs 数据科学研讨会、VIDE 研讨会系列、Neurips MLPH、WITS、WISE 和 SCECR 会议的参与者对本文早期草稿的评论，以及波士顿大学、麦吉尔大学、麻省理工学院、MSU Outreach、马里兰大学、纽约大学、天普大学、德克萨斯 A&M 大学和伊利诺伊大学芝加哥分校的研讨会参与者对本文早期草稿的评论。我们感谢 Ernestina Bioh、Sreeja Nair、Mukund Nakhate 和 Namrata Navge 的研究协助。我们还要感谢美国国家医学图书馆 (NIH Grant R01LM013443) 的资助。
Matthew Laurence Scotch，博士，MPH，FACMI研究副院长和卫生解决方案学院生物医学信息学教授；
由NIH R01赠款以及多个州和地方赠款资助，我的研究是高度互认为的，与医学专业和社会科学融合了多个科学和工程分支，并针对人类福利的直接进步。具体来说，我的研究借鉴了人工智能，计算机视觉，机器（深度）学习，可视化，高性能计算，软件工程，成像科学，统计和数学，我的研究着重于开发新型的计算方法和系统，以支持临床决策制定，并促进精确的医学和健康。我的实验室试图通过基于多学科的团队的方法来应对生物医学面临的深刻挑战：大数据涉及心脏病学，胃肠病学，肿瘤学，病理学，放射学等。这些系统旨在通过减少诊断时间，提高准确性，提高质量，降低成本以及扩大医疗专业知识的可访问性来消除健康和医疗保健的障碍。支持ASU的宪章和目标，以“使用Mayo Clinic 1建立能够创新的健康解决方案途径。。。增强了200万患者的治疗方法”，我已经在多个部门和部门之间与Mayo诊所建立了强有力的合作，我的努力导致了几个基于多学科的团队赠款。我被选为首届Mayo诊所ASU联盟研究员。此外，我还获得了40项美国专利，并获得了50多项专利。我以我的整体和细致的教学和指导方式而闻名。我在我领域的一些最负盛名的期刊和信息中发表了100多个经过同行评审的出版物，例如自然，IEEE医学成像交易（TMI），医学图像肛门（媒体）（媒体），CVPR，ICCV，MICCAI和IPMI。我们的出版物在我的研究领域受到了荣誉，其中包括Miccai最佳纸跑步者（2023），Dart Best Paper Award Runner UP（2023），Elsevier Media Best Paper Award（2020），Miccai Young Scientist奖（2019年），Miccai Best Eranctation Award的决赛入围者（2019年），以及麦克风最佳奖项（2019年），以及麦克风的年轻科学家（2015年）（2015年）。我在2019年，2020年，2023年和2024年获得了四次教师教学奖提名，并在2024年的2024 - 2025年研究生学院杰出的博士生杰出导师。我实验室中的学生在ASU期间获得了70多个奖项和认可，包括NCWIT大学奖（2022年）和AMIA博士学位论文奖（全球生物医学信息学上最好的论文）（2022年）。我目前是医学图像分析编辑委员会，我领域最佳日记的编辑委员会，以及我所在地区的顶级会议的Miccai，MIDL和CVPR的区域主席。我曾担任IEEE医学成像交易的客座编辑（2020-2021）。我也曾在NIH研究部分任职。认可我的贡献，我当选为国家发明师学院（NAI）（2021）的会员，并获得了杰出教师奖（2023），教职员工指导奖（2020）和教师创新奖（2019年）。我的团队在2015年和2024年获得了总统创新奖两次，并获得了Elsevier Media Best Paper Award（2020），这是该领域最负盛名的奖项之一。