大規模な言語モデルやその他のAIテクノロジーをシミュレートしてテストできる人工知能保証ラボの背後にあるアイデアは、予測分析、疾患検出、意思決定支援、その他のヘルスケアAIツールの有効性と公平性を改善できることです。
米国の健康とヒューマンサービスによって公布された健康IT認定規制など、フレームワークにおけるAI保証ラボの役割は、ヘルスケアAIの信頼と透明性の確立を目指して、今後の政府と産業の目標となっています。
いくつかのグループと連邦政府機関は、AIの運用に取り組んでおり、安全で安全で信頼できる開発と人工知能の使用に関する大統領令の下で患者の安全性と信頼性を確保しています。 取り消された ドナルド・トランプ大統領 – ヘルスケアAI連合を含む。一部の議員はチャイについての留保を述べたが、連邦政府の健康AIリードは、グループとの仕事が完了し、 チャイの役割を去りました 7月。
今週のHIMSSCASTで、Atropos HealthのCEOであり生成AIワークグループのメンバーであるBrigham Hydeは、AIテストと評価基準の欠如がプロバイダーが高度な疾患とリスク予測モデルの実装を妨げる可能性があると考えていると述べました。彼は、最初から機械学習アルゴリズムの品質を評価するためのパートナーシップが非常に重要であり、利点が何であるか、ヘルスケアAIイノベーションが進行している理由を説明した理由を説明しました。
「私のような企業や他の企業にあるはずの負担は、期待される行動と利益が何であるかを示すことだと思います」と彼は語った ヘルスケアITニュース。
あなたが聞くもののように？ポッドキャストを購読してください アップルポッドキャスト、 Spotify または アマゾン音楽。
話ポイント：
- 基準を開発することが非常に重要な理由。
- AI Assurance Labsの役割は、健康の公平性を確保するのに役立ちます。
- MLプラットフォームを展開するプロバイダーがAI保証プロセスの恩恵を受ける方法。
- イノベーションを息苦しくし、それが大企業にどのように利益をもたらすか。
- 2025年のエージェントワークフローとヘルスケアAIの軌跡を制御します。
- データ品質のテストコストとモデルの移転性のバランス。
このエピソードの詳細：
Chaiは、オープンソースヘルスケアAI栄養ラベルモデルカードを発売します
共和党員は、AI Assurance LabsのHHSからの変更を求めています
説明者：AIの安全な使用を通して考えます
MITER、UMASS Launch Health AI Assurance Lab
新たなAIの規制などを楽しみにしています
政府と産業はAIの人種的偏見を解決できますか？
Andrea Foxは、Healthcare IT Newsの上級編集者です。
メール： [email protected]
Healthcare IT NewsはHIMSSメディアの出版物です。