REKLAM

Üretken Yapay Zeka (AI): DSÖ, LMM'lerin yönetimine ilişkin yeni Kılavuz yayınladı

DSÖ Nüfusların sağlığını geliştirmek ve korumak için uygun şekilde kullanılması amacıyla büyük çok modlu modellerin (LMM'ler) etiği ve yönetimine ilişkin yeni bir kılavuz yayınladı. LMM'ler hızla büyüyen bir tür üretkendir yapay zeka Sağlık için beş geniş uygulamaya sahip (AI) teknolojisi in 

1. Hastaların yazılı sorularına yanıt verilmesi gibi teşhis ve klinik bakım; 

2. Semptomların ve tedavinin araştırılması gibi amaçlarla hasta rehberliğinde kullanım; 

3. Elektronik sağlık kayıtları içerisinde hasta ziyaretlerinin belgelenmesi ve özetlenmesi gibi büro işleri ve idari görevler; 

4. Kursiyerlere simüle edilmiş hasta karşılaşmalarının sağlanması da dahil olmak üzere tıp ve hemşirelik eğitimi ve; 

5. Yeni bileşiklerin tanımlanması da dahil olmak üzere bilimsel araştırma ve ilaç geliştirme. 

Ancak sağlık hizmetlerindeki bu uygulamalar, yanlış, yanlış, önyargılı veya eksik beyanların üretilmesi riskini taşır ve bu bilgiler, sağlıkla ilgili kararlar alırken bu tür bilgileri kullanan insanlara zarar verebilir. Ayrıca, LMM'ler ırk, etnik köken, soy, cinsiyet, cinsel kimlik veya yaşa göre düşük kaliteli veya önyargılı veriler üzerine eğitilmiş olabilir. En iyi performansa sahip LMM'lerin erişilebilirliği ve karşılanabilirliği gibi sağlık sistemlerine yönelik daha geniş riskler de vardır. LMM'ler aynı zamanda sağlık profesyonelleri ve hastalar tarafından 'otomasyon önyargısını' teşvik edebilir; bu sayede aksi takdirde tespit edilebilecek olan hatalar gözden kaçırılır veya zor seçimler uygunsuz bir şekilde LMM'ye devredilir. Diğer yapay zeka türleri gibi LMM'ler de hasta bilgilerini veya bu algoritmaların güvenilirliğini ve daha geniş anlamda sağlık hizmeti sunumunu tehlikeye atabilecek siber güvenlik risklerine karşı savunmasızdır. 

Bu nedenle, güvenli ve etkili LMM'ler oluşturmak için DSÖ, hükümetlere ve LMM geliştiricilerine önerilerde bulunmuştur. 

Hükümetler, LMM'lerin geliştirilmesi ve konuşlandırılmasına ve bunların halk sağlığı ve tıbbi amaçlarla entegrasyonuna ve kullanımına ilişkin standartları belirleme konusunda birincil sorumluluğa sahiptir. Hükümetler, kullanıcıların etik ilkelere ve değerlere bağlı kalmasını gerektiren, kamu, özel ve kar amacı gütmeyen sektörlerdeki geliştiricilerin erişebileceği, bilgi işlem gücü ve kamu veri kümeleri de dahil olmak üzere, kar amacı gütmeyen veya kamu altyapısına yatırım yapmalı veya sağlamalıdır. erişim için takas. 

· Sağlık hizmetleri ve tıpta kullanılan LMM'lerin ve uygulamaların, yapay zeka teknolojisiyle ilişkili risk veya faydaya bakılmaksızın, örneğin bir kişinin onurunu, özerkliğini etkileyen etik yükümlülükleri ve insan hakları standartlarını karşılamasını sağlamak için yasaları, politikaları ve düzenlemeleri kullanın veya gizlilik. 

· Kaynakların izin verdiği ölçüde, sağlık hizmetleri veya tıpta kullanılması amaçlanan LMM'leri ve uygulamaları değerlendirmek ve onaylamak için mevcut veya yeni bir düzenleyici kurum atamak. 

· Bir LMM'nin büyük ölçekte konuşlandırılması durumunda, bağımsız üçüncü taraflarca, veri koruma ve insan hakları da dahil olmak üzere, zorunlu yayın sonrası denetim ve etki değerlendirmelerinin uygulamaya konulması. Denetim ve etki değerlendirmeleri yayınlanmalı 

ve örneğin yaşa, ırka veya engelliliğe göre kullanıcı türüne göre ayrıştırılmış sonuçları ve etkileri içermelidir. 

· LMM'ler yalnızca bilim insanları ve mühendisler tarafından tasarlanmamaktadır. Tıbbi sağlayıcılar, bilimsel araştırmacılar, sağlık uzmanları ve hastalar da dahil olmak üzere potansiyel kullanıcılar ve tüm doğrudan ve dolaylı paydaşlar, yapılandırılmış, kapsayıcı, şeffaf bir tasarımla yapay zeka gelişiminin ilk aşamalarından itibaren sürece dahil edilmeli ve etik sorunları, dile getirilen kaygıları ve endişeleri dile getirme fırsatları tanınmalıdır. Söz konusu yapay zeka uygulaması için girdi sağlayın. 

LMM'ler, sağlık sistemlerinin kapasitesini geliştirmek ve hasta çıkarlarını geliştirmek için iyi tanımlanmış görevleri gerekli doğruluk ve güvenilirlikle gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. Geliştiriciler ayrıca potansiyel ikincil sonuçları da tahmin edebilmeli ve anlayabilmelidir. 

*** 

Kaynak: 

DSÖ 2024. Sağlık için yapay zekanın etiği ve yönetişimi: büyük çok modlu modellere ilişkin rehberlik. Mevcut https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/375579/9789240084759-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y 

***

SCIEU Ekibi
SCIEU Ekibihttps://www.ScientificEuropean.co.uk
Bilimsel Avrupa® | SCIEU.com | Bilimde önemli gelişmeler. İnsanlık üzerindeki etkisi. İlham veren beyinler.

Haber bültenimize abone olun

En son haberler, teklifler ve özel duyurular ile güncellenecektir.

En Popüler Makaleler

Coronavirüsün Havadan Yayılması: Aerosollerin asitliği enfektiviteyi kontrol eder 

Coronavirüsler ve influenza virüsleri asiditeye duyarlıdır...

Bükülebilir ve Katlanabilir Elektronik Cihazlar

Mühendisler, ince bir malzemeden yapılmış bir yarı iletken icat ettiler...

Transplantasyon için Organ Yetersizliği: Donör Böbrek ve Akciğerlerin Kan Grubunun Enzimatik Dönüşümü 

Araştırmacılar uygun enzimleri kullanarak ABO kan grubu antijenlerini çıkardılar...
- Reklam -
47,681TakipçilerTwitter'da takip edin :
1,772TakipçilerTwitter'da takip edin :
30AbonelerÜye olun