人工智能 (AI) 有可能通过提高医疗诊断和治疗的准确性和效率来彻底改变医疗保健。然而,AI 在医疗保健领域的使用也引发了人们对该技术的潜在风险和意外后果的担忧。AI 的一个活跃研究领域是可解释 AI 的开发,旨在使 AI 系统对人类更加透明和易于理解。在医疗保健领域,可解释的 AI 有可能提高患者的信任度并降低有害后果的风险。在这篇反思中,我将讨论医疗保健中的 AI 及其对我们生态系统各个方面的潜在影响。先前关于 AI 在医疗保健中影响的研究强调了这项技术的潜在好处和风险。例如,对 AI 在医学成像中使用的系统评价发现,该技术有可能提高诊断准确性并减少放射科医生之间的差异 [6]。另一项研究发现,使用 AI 预测心力衰竭死亡率可能会挽救生命并降低医疗成本 [7]。然而,其他研究也对人工智能在医疗保健领域的潜在风险提出了担忧,包括与数据隐私、偏见和算法透明度相关的问题 [1、3]。可解释的人工智能已经成为解决其中一些问题的潜在解决方案,因为它使人工智能系统对人类更加透明和易于理解。例如,最近的一项研究发现,如果患者能够理解人工智能系统如何做出决定,他们更有可能信任人工智能系统做出的医疗诊断 [4]。其他研究发现,可解释的人工智能可以帮助识别和减轻人工智能系统中的偏见,提高公平性,减少
2 法规 (EU) 2017/745 和法规 (EU) 2017/746 仅适用于人类药物。3 请参阅 MDCG 2019-11 关于法规 (EU) 2017/745 (MDR) 和法规 (EU) 2017/746 (IVDR) 中软件资格和分类的指南 (链接) 以及关于将软件归类为医疗器械的信息图 (链接)
摘要摘要本研究旨在回答以下问题:“学生对职业治疗实践的假设的认识是否在参加指导性批判性反思后增加?”该项目基于关键职业疗法(首先由怀特福德和汤森(Townsend)命名),以促进学生积极反思主导的纪律意识形态,并自我反省一个人的社会地位如何影响对职业参与的理解。提出了未经认可的职业的概念,作为促进学生认可变化的一种手段。在两所私立大学的硕士级学生(n = 53)进行了一组,定量的预/后设计,并进行了六个开放式回答。一个涉及与预分配的阅读和相关反射指南的互动90分钟讲座的学习模块用于促进纪律意识形态的质疑。即使少量引入,在教育中使用关键职业疗法也会显示出好处。Wilcoxon签名的等级测试表明,学习模型增加了学生对基本个人假设的认可。主题定性分析证实了这些结果,并描述了调查前/后调查之间的变化模式。这项研究证明了职业治疗课程的潜力,这些方法嵌入了在新兴实践者中灌输重要的自我反射的嵌入方法,并有望改变临床评估和实践。
当得知我获得海伦·牛顿-特纳奖章时,我开始研究该奖项的历史,包括海伦·牛顿-特纳的职业生涯,以及往届获奖者的成就。往届获奖者的成就给我留下了深刻的印象,同时,看到自己的名字被列入获奖者名单,我感到十分谦卑和荣幸。我可能是第一个从未见过海伦·牛顿-特纳博士的获奖者,25 年前,我来到澳大利亚,那时她去世一年。关于海伦·牛顿-特纳的文章很多(见 Allen 1992;Moyal 1994),她在建筑专业毕业后,在悉尼大学校园内的 CSIR(现为 CSIRO)麦克马斯特实验室担任秘书。她的老板是著名的 CSIRO 负责人兼科学家 Ian Clunies Ross 爵士,他认识到她在数学和统计学方面的天赋,并鼓励她学习。 1938 年,他安排她在英国待一年,在伦敦大学学院与罗纳德·费希尔爵士和罗瑟姆斯特德的弗兰克·耶茨一起接受统计学在农业中的应用进一步培训。返回澳大利亚后,她在美国待了 10 周,参观了绵羊研究实验室。在她随后的职业生涯中,她在将数量遗传学引入澳大利亚绵羊育种方面发挥了重要作用。当阅读与她共事的前奖章获得者的评论时,明显发现她鼓舞人心且影响力巨大。她强烈的信息是“按数字育种”。阅读这些过去的演讲可以让人意识到科学家与“行业”合作得多么好,个体育种者在推动进步方面发挥了非常重要的作用。
本《经济笔记》中表达的观点均为作者的观点,不应归因于南非储备银行或南非储备银行的政策。尽管南非储备银行已采取一切预防措施确保信息的准确性,但对于本文所含的不准确信息、遗漏或意见,南非储备银行对任何人概不负责。有关南非储备银行经济笔记的信息,请访问 http://www.resbank.co.za /Research/Occasional Bulletin of Economic Notes/Pages/EconomicNotes-Home.aspx 咨询负责人:研究部南非储备银行邮政信箱 427 比勒陀利亚 0001 电话号码:+27 12 313-3911 0861 12 SARB (0861 12 7272) © 南非储备银行保留所有权利。未充分承认作者和本经济笔记的来源,不得以任何形式或任何方式复制、存储在检索系统中或传播本出版物的任何部分。
2023 年 5 月 简介 从一开始就明确指出,这并不是一篇学术论文。相反,它旨在成为一篇个人反思,探讨人工智能 (AI) 的多功能性如何使其融入各种业务运营。人工智能 (AI) 的广泛影响遍及众多行业,从平凡到非凡。广泛采用基于人工智能的技术对于企业保持竞争优势至关重要。以下是关于生成式人工智能如何影响营销和品牌管理的思考。本文末尾出现了大量参考文献。鼓励研究人员查看这些内容,以激励他们自己对这个主题进行调查。为此,本文末尾还提供了一份可能的研究主题列表。生成式人工智能。生成式人工智能是指一组机器学习技术,用于生成与给定数据集相似但不完全相同的新数据样本。这些技术使用深度学习模型来学习数据集的底层模式和结构,并生成遵循这些模式的新样本。
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、 Apostolos Kouttropoulos、Cathy Mae Toquero、Lenandlar Singh、Ahmed Tlili、Kyungmee Lee、Mark Nichols、Ebba Ossiannilsson、Mark Brown、Valerie Irvine、Juliana Elisa Raffaghelli、Gema Santos-Hermosa、Orna Farrell、Taskeen Adam、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、 Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要:虽然ChatGPT 最近变得非常流行,AI 有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法,探索生成式预训练 Transformer (GPT) AI 和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述,特别关注教育背景,试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了(使用)AI 在教育中(AIEd)的承受力和可能的不利影响。有人认为,现在是定义人类与 AI 对教育贡献的最佳时机,因为 AI 可以完成越来越多的教育活动,而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此,必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词:人工智能(AI)、生成式预训练转换器(GPT)、自然语言处理、教育人工智能(AIEd)、未来教育前景、推测方法
1 See, for example, Sue Unsworth and David Booth's 2014 paper: https://odi.org/en/publications/politically- smart-locally-led-development/ 2 See, for example: https://frompoverty.oxfam.org.uk/what-were-missing-by-not-getting-our-twp-alphabet- straight/ 3 Carothers, T. and de Gramont,D。(2013)发展援助与政治:几乎革命。华盛顿特区:卡内基国际和平捐赠基金。4可以在此处查看网络研讨会:https://twpcommunity.org/peaandtwplearning-from-ten-ten-ten are-ten-usaid- usaid-经验
1. 立场声明 国际药品监管计划 (IPRP) 细胞治疗工作组 (CTWG) 和基因治疗工作组 (GTWG) 编写了这份反思文件,以提供他们对用于生产试验和许可的人类细胞或基因治疗 (CGT) 产品的原材料质量的看法。就本反思文件而言,原材料是一个通用术语,用于表示用于生产细胞或基因治疗产品的试剂、溶剂和赋形剂。本文概述的考虑要点不适用于活性物质和用于制造或提取活性物质的起始材料(例如,病毒载体、转座子、基因组编辑组件、用于生产病毒载体的质粒和细胞源材料)。本文件的范围不包括捐赠者资格,因为不同地区对捐赠者资格的规定不同。用于制造人类 CGT 产品的原材料会影响产品质量,从而影响产品的安全性和有效性。因此,应通过对原材料进行充分的加工和测试,并在 CGT 产品生产过程中按照良好生产规范 (GMP) 进行适当的控制和测试,来评估和管理原材料对 CGT 产品质量带来的潜在风险。