《BMJ 健康与护理信息学》发表了两篇编辑精选论文,重点介绍了人工智能 (AI) 以及在系统层面正确评估与医疗保健改进相关的 AI 驱动的实施工具的挑战。Kueper 等人 1 的研究重点关注加拿大安大略省初级保健环境中的 AI 挑战。他们提供了经验教训和指导,以指导未来使用 AI 进行资源管理来改善初级保健。作者与多方利益相关者进行了协作磋商。确定了九个优先事项,围绕系统级考虑因素,例如实践环境、组织和致力于医疗服务提供和护理质量的绩效领域。该论文强调了对公平和数字鸿沟、系统容量和文化、数据可访问性和质量、法律和道德考虑、以用户为中心的设计、以患者为中心以及对 AI 应用的适当评估等关注。并回顾了 AI 在学习型健康系统框架中的作用。应安全、有意义地开发和应用人工智能模型,以优化系统性能和社会福祉。2 此外,人工智能提供预防和先发制人的医疗机会,这些机会在及时、准确、个性化和迅速采取行动时最有价值。3
支持联合国极端贫困与人权问题特别报告员的任务。最初的重点是全球北方福利国家的数字化转型,包括美国和英国。1 然而,在准备 2019 年特别报告员向联合国大会提交的关于数字福利国家的报告时, 2 许多从业者和学术专家提请我们注意一种特定的数字身份识别系统模型,通常带有生物识别组件(数字身份证系统),全球南方国家政府正在部署这种系统。我们认识到这些系统引发的重大人权问题远远超出了北方福利国家的范畴,因此过去几年我们越来越多地参与关于数字身份证的国家和国际辩论。
