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Guillaume Ursat，Morgane Corda，Julien Ryard，Christophe Guillet，Caroline Guigou，Cindy Tissier，Alexis Bozorg Bozorg Grayeli-Virli-Virtual-Virtual-Reality-ealthanced Man
过去曾尝试过用于医师培训的替代方法，例如使用人体模型来训练紧急居民，以进行Omron等人所说的头部冲动测试。（13）。尽管尚未发布结果，但该摘要为我们提供了有关使用外部工具来提高知识和信心（或舒适）的潜在附加价值的提示。MacDougall等人开发了另一个用于头部脉冲测试的训练工具。在2012年[Avor（iPhone和iPad应用程序）。1.1 Ed。 Apple App Store：自由信息技术]，用于培训和理解虚拟头脉冲测试（14）。 该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响，但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。1.1 Ed。Apple App Store：自由信息技术]，用于培训和理解虚拟头脉冲测试（14）。该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响，但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。
推荐引用 推荐引用 UYGUN İ L İ KHAN, SEV İ L; ÖZER, MAHMUT; TANBERKAN, HANDE; 和 BOZKURT, VEYSEL (2024) “如何减轻在医学中部署人工智能的风险？”，土耳其医学科学杂志：第 54 卷：第 3 期，第 2 篇文章。https://doi.org/10.55730/1300-0144.5814 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/medical/vol54/iss3/2
摘要：本研究旨在研究人工智能 (AI) 在医学领域的应用风险，并提出政策建议以降低这些风险并优化 AI 技术的优势。AI 是一项多方面的技术。如果得到有效利用，它有能力在健康领域以及其他几个领域对人类的未来产生重大影响。然而，这项技术的迅速传播也引发了重大的伦理、法律和社会问题。本研究通过回顾当前的科学工作并探索减轻这些风险的策略来研究 AI 在医学领域的整合的潜在危险。AI 系统数据集中的偏差可能导致医疗保健的不公平。基于人口统计群体狭隘代表的教育数据可能会导致 AI 系统对不属于该群体的人产生有偏见的结果。此外，人工智能系统中的可解释性和问责制概念可能会给医疗专业人员理解和评估人工智能生成的诊断或治疗建议带来挑战。这可能会危及患者安全并导致选择不适当的治疗方法。随着人工智能系统的普及，确保个人健康信息的安全将至关重要。因此，改进人工智能系统的患者隐私和安全协议势在必行。该报告提出了减少医疗领域越来越多地使用人工智能系统所带来的风险的建议。这些包括提高人工智能素养、实施参与式社会在环管理战略以及创建持续的教育和审计系统。将道德原则和文化价值观融入人工智能系统的设计中有助于减少医疗保健差距并改善患者护理。实施这些建议将确保人工智能系统在医学领域的高效和公平使用，提高医疗服务质量，并确保患者安全。
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