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人工智能给医疗保健机构带来责任风险
她说，衡量和管理他们对 AI 的使用。第一个关键步骤是了解组织中 AI 的使用地点。Boisvert 解释道：“他们需要知道他们是聊天机器人还是人工智能，他们使用的哪些医疗仪器得到了人工智能增强。”“他们之所以需要意识到这一点非常重要，是因为如果你在患者身上使用仪器，你需要了解其功能，还需要了解需要注意的风险。”Boisvert 说，有两件事使这成为医疗保健领域的独特挑战。首先，大多数提供商或风险管理者从未接受过任何高级计算方面的教育。其次，目前没有专门针对人工智能的商业保险产品。Boisvert 说：“远程医疗首次出现时，许多专业责任公司为远程医疗增加了附加条款或语言，但我们在人工智能方面并没有看到这一点。”“我认为，辅助决策的程序比视频会议软件的风险要大得多。组织必须考虑其当前政策是否涵盖了这一点。” Boisvert 表示，AI 风险管理应从最早考虑将 AI 引入临床过程开始。她建议在购买 AI 时使用 NIST 框架，并指出它应该仅作为辅助手段引入
PanScreen：脱靶责任评估的综合方法
药物开发项目的成本越来越高，而成功率却停滞不前。脱靶结合导致的安全问题是新药失败的主要原因。除了所需的靶向结合外，小分子还可能与脱靶相互作用，引发不良反应。因此，开发资源高效、成本低廉的新型方法，以便尽早识别此类问题变得至关重要。在这里，我们介绍了 PanScreen，这是一个用于自动评估脱靶风险的在线平台。PanScreen 将基于结构的建模技术与最先进的深度学习方法相结合，不仅可以预测准确的结合亲和力，还可以洞察潜在的作用方式。我们表明，预测接近公共数据集中的实验精度，并且同一技术也可以用于其他研究领域，例如药物再利用。这种快速而廉价的方法使研究人员不仅可以测试候选药物，还可以在开发过程的早期测试所有可能与人体接触的小分子，以查找潜在的安全问题。 PanScreen 可在 www.panscreen.ch 上向公众开放。
制定印度AI系统的责任制度
AI系统的责任问题集中在确定开发人员，部署者和用户应对AI技术造成的伤害负责的程度上。随着AI系统变得更加普遍，潜在的危害也是如此，例如工业机器人造成的深层危险或伤害。在减轻这些风险和促进经济机会之间取得平衡至关重要。责任通常受合同或侵权原则的约束。但是，关于制定针对AI系统的责任制度的争论。这些包括一个核心问题，即严格的责任（负责开发人员）还是基于故障的责任（证明过失）是更合适的。严格的责任支持者认为，通常对AI风险有更多了解的开发人员应承担责任，而Park（2024）等其他人则认为，广义责任规则可能不会说明AI的各种情况。此外，关于现有责任规则是否可以充分解决与AI相关的危害的辩论，其中一些主张量身定制的方法以避免“责任差距”。但是，一些学者认为，当前的伤害原则可以处理AI风险，而无需新规则。
估计对工人赔偿的精算责任...
在2024财年和2023财年中，包括可计费的预计负债的方法，包括：（1）依赖于个人案例特征和福利支付（FECA案例储备模型）的算法模型，以及（2）未估算出的索赔，但未报告的索赔估算了造成的款项，并估算了这些付款方式。附件是用于根据FECA精算模型结果中未明确列出的实体估算FECA精算责任（未经审核）的计算器，该实体是基于该机构最近经历的实际费用的推断。此程序不是列出的责任金额的分配 - 针对代理机构的子机构计算的总负债不一定会增加整个机构列出的金额。但是，这是一种计算未列出实体的合理责任估计的方法。对于薪酬和医疗，计算收入在过去12个季度中的实体付款金额，并计算了年度付款平均值。可以在FECA每季度向机构发行的拒绝报告中找到薪酬和医疗付款。然后将两个平均付款金额乘以过去三年来整个FECA计划所付费比率的各自的薪酬和医疗责任，这些赔偿率已经输入了电子表格。由于经济假设和其他因素，这些比率每年的比率各不相同，但是大概的说，该模型计算的总责任约为年薪的11.53倍。供您参考，我们为如何得出11.53的总体LPR提供了计算。[请参阅表：计算付款比率（LPRS）的计算，以反映不同机构情况的可变性，每个机构都应行使判断以选择其精算责任的金额，无论是基于LPR的100％的数量，基于LPR的金额，基于LPR的金额降低了10％，还是基于LPR的数量增加了10％。要考虑的因素包括：过去几年的付款趋势以及新FECA索赔的发病率或性质的任何已知差异。因此，具有减少付款历史或雇员人数下降的机构可能会选择较低的估计值为最合理的估计，而付款数量异常增加的代理商可能会选择较高的估计值，这是最合适的。同样，新索赔最近增加的机构可能会使用更高的估计。年轻机构通常会属于后两个类别，应该选择更高的估计。
有害物质泄漏责任最终裁定
Rayonier Incorporated 于 2014 年将 RYAM 剥离。Rayonier Inc. 与 Rayonier Advanced Materials Inc. 于 2014 年 5 月 28 日签订的《分离与分配协议》1 第 2.3(a)(viii) 节规定，生效日期之前的所有负债（包括环境负债）与 RYAM 资产相关、由其产生或由其导致的负债均为 RYAM 负债。该场地似乎是《分离与分配协议》所定义的 RYAM 资产，而不是 Rayonier Incorporated 资产，因为位于华盛顿州霍奎厄姆前纸浆和造纸厂场地的不动产仍归 RYAM 子公司 Rayonier AM Properties LLC 所有。因此，当 RYAM 于 2014 年从 Rayonier Incorporated 分拆出来时，Rayonier Incorporated 及其前身对前纸浆和造纸厂的所有权或经营权所产生的责任似乎已从 Rayonier Incorporated 转移到 RYAM。
AON/ASHRM医院和医师专业责任
频率，严重性和损失率基准统计数据分别针对33个州发布。也针对佛罗里达州，伊利诺伊州和宾夕法尼亚州进行了领土的爆发，因为数据足以使自己可以进行可信的精算分析。损失率和严重程度均限于100万美元和500万美元。2025年的损失率预测以100万美元至500万美元的价格提出。其余国家已分为三组：低，中和高成本状态，以更好地反映其风险状况。
EU修订的产品责任指令 出站投资控制制度进行 Kys＆Kyc-（未）在德国供应链尽职调查法与反洗钱法律之间的预期相互作用？ 司法部的核对案件强调了多户住宅房地产所有者的潜在反托拉斯风险
●“通过设计安全”过程。设计实践的安全涉及开发人员和建筑师识别非功能安全要求，创建威胁模型并在编码之前合并安全考虑。●管理开源风险。虽然开源软件中脆弱性修补的实践近年来稳步改善，但开源软件中脆弱性引起的潜在责任提高了赌注。在选择遵守安全最佳实践的开源库时，组织将需要严格行使严格的行为，例如开源安全基金会最佳实践徽章计划。●审核步道。许多安全活动，例如威胁或开发人员教育，都是临时进行的。例如，安全领导者和软件开发人员可能会对所构建的软件有潜在的风险。最终结果是教育性的，但可能不会产生有关软件中哪些特定风险的任何后续成果。但是，如果软件制造商需要证明遵守行业所接受的最佳实践，则缺乏证据将是一个问题。
临床人工智能：不透明性、问责制、责任和义务
摘要 本文献综述的目的是撰写一篇以系统方法为支撑的叙述性综述，批判性地识别和审查有关问责制以及临床医生和技术人员在使用不透明的人工智能系统进行临床决策时的责任和法律责任分配的担忧。本综述的问题是：(a) 临床医生是否可以在临床决策中使用不透明的人工智能系统 (AIS)；(b) 如果患者因临床医生使用 AIS 的建议而受到伤害，责任和法律责任将如何分配？我们从九个数据库中系统地搜索、检索和审查了文献，其中还包括来自三个临床专业监管机构的项目，以及来自政府和非政府组织的相关灰色文献。这些文献符合纳入/排除标准；与本综述相关的项目经过了数据提取。本评论发现，在考虑技术人员和临床医生在临床决策中创建和使用 AIS 的利益相关者时，存在对不透明性、问责制、责任和义务的多重担忧。当使用的 AIS 不透明且责任分配有些不明确时，问责制就会受到挑战。法律分析将有助于利益相关者了解他们的义务，并在使用 AIS 时发生患者受到伤害的不良情况时做好准备。