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当前涉及技术和人工智能的伦理问题
“虽然这对于鼓励协作、建立团队精神和创建机构知识库来说是个好主意，但它对电子发现、风险管理和信息治理有着可怕的潜在影响。保留所有这些数据和闲聊——相关的和不相关的、永恒的和一时兴起的、项目导向的和社交的——会开辟一个与隐私、机密性和电子发现相关的潜在风险的世界。”
Michele Williams诉Morgan State University，等，Misc。 ...
Trusted Science and Technology Inc.，诉Nicholas Evancich等人。nos。38＆1437，9月术语。2023 Leahy的意见，J。证人>令人信服的证词>传票>寻求证词的相关性，实质性和可接受性；必要性> nonorties一个人（包括非政党）根据马里兰州规则2-510（f）对抗的能力表明，传票所寻求的发现超过规则2-402的界限，包括所寻求的发现与行动中所涉及的主题无关。]” MD。规则2-402（a）。证人>令人信服的证词>传票>寻求证词的相关性，实质性和可接受性；必要性> nontarties巡回法院在不考虑上诉人非政党的反对意见的情况下，违反了上诉人非政党的生产犯了错误。
联盟的 2024 年保险欺诈技术现状研究
Michelle Rafeld，反保险欺诈联盟 David Rioux，Erie Insurance Steven R. Jarrett，Westfield Insurance Steve Friedman，Liberty Mutual Insurance Timothy Hopper，Sentry Insurance Pranay Mittal，Travelers Insurance Steve Piper，CNA Insurance
操作与技术协调员
●0 - 3年的专业经验，具有非营利性经验。●细节导向：高度组织，非常关注细节 - 确保即使是小事情也是正确的。●人际交往能力：具有出色的口头和书面交流和人际交往能力，包括与组织各个级别的成员进行对应，互动和快速建立信任的能力。●项目管理技能：具有出色的解决问题的技能和对任务的强烈主人翁感，包括跟进，并且愿意坚持不懈，并竭尽所能完成工作。能够在面对竞争截止日期时有效计划和优先级。●自我启动：方法以“是”的精神工作。在快节奏的环境中蓬勃发展，可以在不牺牲质量的情况下管理大量的工作。●团队合作者/支持者：在团队合作和协作方面具有很强的方向。将自己的工作视为支持整体的工作，并且是团队有效性的组成部分。您的工作是使事情顺利进行。●技术：喜欢与技术合作，并具有有关HubSpot，Soning.com，Google Suite，Zoom，Zoom，Pandadoc和其他相关技术的更多信息的胃口和能力。●信仰使命：积极证明对滑动饥饿的使命的承诺。
VPIT.IT.100.29 人工智能技术
● 学术诚信：不应使用人工智能工具来规避学术诚信政策。学生不得在未经适当署名或未经教师许可的情况下使用人工智能生成内容或完成作业。 ● 透明度和公平性：应承认并减轻人工智能算法的局限性和偏见。用户应了解用于训练人工智能模型的数据以及可能存在的潜在偏见。 ● 隐私和安全：人工智能的使用应遵守所有相关的数据隐私和安全法规。个人数据应得到最大的尊重和保密。 ● 人类监督和问责：人工智能工具应作为人类判断和专业知识的补充，而不是替代。人类仍需对人工智能辅助活动的结果负责。 ● 可访问性和包容性：人工智能工具的设计和使用方式应使所有用户均可访问且具有包容性，无论其能力或背景如何。
人工智能技术关键术语-IP Watchdog
“生物特征识别符”是指视网膜或虹膜扫描、指纹、声纹或手部或面部几何形状扫描。生物特征识别符不包括书写样本、书面签名、照片、用于有效科学测试或筛选的人类生物样本、人口统计数据、纹身描述或身高、体重、头发颜色或眼睛颜色等身体描述。生物特征识别符不包括《伊利诺伊州解剖捐赠法》定义的捐赠器官、组织或部位，也不包括代表活体或尸体移植的接受者或潜在接受者储存的血液或血清，以及由联邦指定的器官采购机构获得或储存的血液或血清。生物特征识别符不包括《遗传信息隐私法》监管的生物材料。生物特征识别符不包括在医疗保健环境中从患者身上获取的信息，也不包括根据 1996 年联邦《健康保险流通与责任法案》为医疗保健治疗、付款或运营而收集、使用或存储的信息。生物特征识别符不包括 X 射线、伦琴扫描、计算机断层扫描、MRI、PET 扫描、乳房 X 线摄影或用于诊断、预测或治疗疾病或其他医疗状况或进一步验证科学测试或筛查的其他人体解剖图像或胶片。”
医疗技术中的人工智能原则
应用于医疗技术的人工智能 (AI) 已经并将继续改变患者护理。这些进步可以使医生更好地了解疾病，获得更快、更准确的诊断结果，并确定适当的治疗途径。自 1995 年以来，FDA 已审查并批准了 600 多种支持人工智能和机器学习的医疗设备，预计未来几年将取得快速发展。以下原则将指导人工智能医疗技术的进一步创新、政策制定和监管。注意事项：公共政策和法规应促进患者获得创新的医疗保健人工智能技术。这些法规和政策应反映对技术开发和使用的全面理解，这是立法者、监管者、设备创新者、医疗从业者、患者和其他利益相关者之间密切沟通和合作的结果。 FDA 已经并将继续在监管 AI 医疗设备方面发挥重要领导作用，就像它对所有医疗技术所做的那样，国会将对 AI 技术政策需求进行适当的监督。注意事项：医生和医院部署和使用 AI 技术可以改善农村和服务不足患者社区的医疗服务。这些创新可能会让更多医疗机构更容易获得关键技术，并可能使医疗保健提供者能够为更多患者提供服务。例如，某些 AI 应用程序可以简化工作流程，提高资源受限的医疗保健实践的效率。资源（包括通过专家机构协商一致制定的指南）可用于评估和部署农村和服务不足社区的 AI 技术。政策制定者、监管机构、行业和其他利益相关者团体应促进 AI 设备的分发和使用，以造福这些患者。注意事项：许多调查显示，公众对 AI 及其众多应用的了解并不完整。公众对 AI 在医疗技术中的应用的信任度也各不相同。一些调查受访者担心 AI 会取代他们的医生、护士和专家。其他受访者表示担心人工智能会侵犯患者隐私、导致诊断或治疗错误，或者在医疗保健领域部署过快。其他受访者认为人工智能在医疗保健领域的应用速度太慢或太小，无法对他们的护理产生影响。
